我很想知道 H2O 如何帮助检测欺诈戒指。我指的是 Venkatesh Reamanthan 的视频，他在视频 中谈到了欺诈戒指检测，并想知道 H2O 是否发布了任何样本。
我们都知道，如果我们知道一个欺诈场景，我们可以很容易地构造一个 Neo4J Cipher 查询来检测欺诈环。我无法理解如何将图形数据库馈送到 ML 模型，以及当发生新交易时，ML 模型如何预测交易中的各方是否是欺诈圈的一部分？
看完视频后，我的理解如下：如果我们有一个 graphdb，如果我以某种方式将其导出到一个边缘列表并馈送到 Node2Vec 以生成 word2vec 模型，然后将从该 word2vec 模型中提取的输出/数据集馈送到 H2O用于进一步培训的无人驾驶 AI。我的理解正确吗？有样品可以做吗？
在这一点上，我不知道如何将 Node2Vec 的输出转换为 h2o 无人驾驶 AI 可以理解的格式，以及它如何实际预测欺诈圈。
任何帮助，指针，想法表示赞赏。