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学习路径的识别及推荐 通过知识点的先修关系，识别学习路径，针对薄弱知识点进行学习路径推荐。 金融风控应用 面对层出不穷、复杂多样的个人和群体行为，帮助客户挖掘出潜在的风险，为客户保驾护航。 该场景能帮助您实现以下功能。 实时欺诈检测 提供实时的用户行为检测，识别敏感用户，信息不一致的用户，及时识别欺诈风险。
带一般过滤条件的环路检测(filtered circle detection)算法适用于金融风控中循环转账检测、反洗钱，网络路由中异常链接检测，企业担保圈贷款风险识别等场景。 参数说明 表1 filtered circle detection参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 sources
您可以继续在窗口内输入点ID。 请勿重复输入同一个点ID或者输入空值。当输入的点ID名称本身包含英文逗号时，请用 , 代替英文逗号，防止识别出现错误。 过滤条件列表 ：执行重复的过滤条件列表，数组的每个元素分别对应每一层要做的查询和过滤条件。 图2 过滤条件列表 您需要设置以下参数：
Centrality）以经过某个节点的最短路径数目来刻画节点重要性的指标。 适用场景 可用作社交、风控等网络中“中间人”发掘，交通、传输等网络中关键节点识别；适用于社交、金融风控、交通路网、城市规划等领域 参数说明 表1 Betweenness Centrality算法参数说明 参数 是否必选
下，以经过某个点/某条边的最短路径数目来刻画边重要性的指标。 适用场景 可用作社交、风控等网络中“中间人”发掘，交通、传输等网络中关键节点识别，城市热点事件\早晚高峰人群车辆迁徙发生时关键路段的模拟；适用于社交、金融风控、交通路网、城市规划等领域 参数说明 表1 OD-betweenness
查询的使用。 点id的类型不需要设置，默认为string。 请注意label前后不要任意加空格，逗号表示分隔符，空格会被识别成label的一部分，可能会出现识别不了或提示label不存在的情况。 示例： Vivian,user,薇薇安,F,25-34,artist,98133 Eric
企业还可以通过成本中心的“成本监控”，及时发现计划外费用，做到成本的可监控、可分析和可追溯。 详细介绍请参见通过成本分析探索成本和使用量、通过成本监控识别异常成本。 成本优化 长期使用的资源，建议客户使用更优惠的方式购买（包年包月）；针对临时使用的资源，您可选择按需的资源规格，避免浪费。
自行创建对应区域、规格和数量的实例。 如果您的实例目前是按需使用，在您购买对应区域、对应规格和数量的预付费实例后，计费系统在出账单时会自动识别并完成优惠减免，您不用再做任何关联操作。 删除了旧实例后重新创建了新实例，预付费实例仍可以在相同区域、相同节点类型的新实例上使用。 预付费
支持右值是集合：选择否，说明即使支持也仅匹配集合中第一个字符串。 boolean值匹配，当右值输入为”true”时，将被识别为“true”进行匹配，否则识别为“false”进行匹配。 响应参数 同步返回 表10 响应Body参数说明 参数 类型 说明 errorMessage String
Detection） 目的是寻找图中所有满足过滤条件的环路。适用于金融风控中循环转账检测、反洗钱，网络路由中异常链接检测，企业担保圈贷款风险识别等场景。 子图匹配（Subgraph Matching） 子图匹配（subgraph matching）算法的目的是在一个给定的大图里面找
Detection） 目的是寻找图中所有满足过滤条件的环路。适用于金融风控中循环转账检测、反洗钱，网络路由中异常链接检测，企业担保圈贷款风险识别等场景。 子图匹配（Subgraph Matching） 子图匹配（subgraph matching）算法的目的是在一个给定的大图里面找
update均支持传入Lambda。我们在Lambda中操纵GlobalAcc,VertexAcc等变量来完成相应的赋值, 聚合。需要注意： 不需要声明参数类型，可以统一识别。 Lambda中可访问context中的GlobalAcc。 Lambda可作为单独的函数体执行，其传入参数需要为空。 GlobalAcc<Sum
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