关于针对具有时序数据的全图跑取图算法特征的问题

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针对类似【基于 NebulaGraph 图数据库的欺诈检测方法与代码示例】这种欺诈场景的节点分类预测问题，如果说节点间是由交易流水（具有交易时间属性）进行关联，而节点的黑样本标签在实际场景中的打标时间（标签与打标时间都作为节点的属性）并不是一样的，那对于这样一个需求场景：
在使用全图算法跑取节点图特征，针对每一个节点，我只抽取此节点【打标时间】前的子图来跑取图特征，那这种情况下是不是只能写一个循环每次对单个节点来跑图算法呢？大家是否有更好的思路呢?

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用子图跑图特征是用的什么方式？ GET SUBGRAPH 还是 MATCH？ 可以考虑在子图的抽取过程中使用过滤来筛选需要的边，类似：

MATCH (v:black)-[e]-(v2)
WHERE v.black.time > e.time
return v, e, v2
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