可以通过在sourceNodeFilter配置参数上指定来筛选源节点。sourceNodeFilter可以是单个节点ID（或节点ID列表）、单个节点（或节点列表）或标签。
在下面的示例中，我将只过滤第1行中的"Alice"，并将其命名为alice。

MATCH (alice:Person) where alice.name = 'Alice'
CALL gds.alpha.nodeSimilarity.filtered.stream('myGraph', {sourceNodeFilter: alice, targetNodeFilter:'Singer' } )
YIELD node1, node2, similarity
RETURN gds.util.asNode(node1).name AS Person1, gds.util.asNode(node2).name AS Person2, similarity
ORDER BY similarity DESCENDING, Person1, Person2

结果：

╒═════════╤═════════╤══════════════════╕
│"Person1"│"Person2"│"similarity"      │
╞═════════╪═════════╪══════════════════╡
│"Alice"  │"Bob"    │0.6666666666666666│
├─────────┼─────────┼──────────────────┤
│"Alice"  │"Carol"  │0.3333333333333333│
└─────────┴─────────┴──────────────────┘

因此，在你的例子中;

MATCH (n:Entity {id_obj:'111'}) 
 CALL gds.alpha.nodeSimilarity.filtered.stream('yourGraph', {sourceNodeFilter: n, targetNodeFilter:'Entity' } )
 and so on...

Reference: https://neo4j.com/docs/graph-data-science/current/algorithms/alpha/filtered-node-similarity/#algorithms-filtered-node-similarity-filter-configuration