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Node2vec算法 概述 Node2vec算法通过调用word2vec算法，把网络中的节点映射到欧式空间，用向量表示节点的特征。
Path） 单源最短路算法（SSSP） 点集最短路（Shortest Path of Vertex Sets） 关联路径算法（n-Paths） 紧密中心度算法（Closeness Centrality） 标签传播算法（Label Propagation） Louvain算法 关联预测算法
父主题： 算法参考
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最短路径算法（Shortest Path） 概述 最短路径算法（Shortest Path）用以解决图论研究中的一个经典算法问题，旨在寻找图中两节点之间的最短路径。 适用场景 最短路径算法（Shortest Path）适用于路径设计、网络规划等场景。
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算法终止的条件：要么达到设置的最大迭代次数，要么满足收敛精度，满足其一即可。 一般来说，收敛精度设置得越小，迭代次数设置得越大，算法的效果越好。 在固定收敛精度的情况下，要想算法优先满足收敛精度，迭代次数设置得尽量大。 迭代次数越大，算法运行时间越长。
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k跳算法（k-hop） 概述 k跳算法（k-hop）从起点出发，通过宽度优先搜索（BFS），找出k层与之关联的所有节点。找到的子图称为起点的“ego-net”。k跳算法会返回ego-net中节点的个数。
关联路径算法（n-Paths） 概述 关联路径算法（n-Paths）用于寻找图中两节点之间在层关系内的n条路径。 适用场景 关联路径算法（n-Paths）适用于关系分析、路径设计、网络规划等场景。
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], 其中： vertexId：string类型 betweennessValue：double类型 父主题： 算法API参数参考
父主题： 算法参考
示例 需要在图引擎编辑器的算法区内，选定该算法进行操作。具体操作详见使用算法分析图。
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