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Prediction）给定两个节点，根据Jaccard度量方法计算两个节点的相似程度，预测节点之间的紧密关系。 适用场景 关联预测算法（Link Prediction）适用于社交网上的好友推荐、关系预测等场景。 参数说明 表1 关联预测算法（Link Prediction）参数说明 参数 是否必选
边操作 代码样例文件路径 代码样例文件名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.edges EdgesFilterQuerySample 边过滤查询 QueryEdgeDetailsSample 边详情查询 AddEdgeSample
通过对用户画像、行为相似度或者好友关系等，进行用户分群，实现用户群体分析管理。 异常的行为分析 通过对用户行为、伴行关系、账户/IP登录信息等，进行异常的行为分析，降低欺诈损失。 舆情&社会化聆听 通过对资讯传播、好友关系分析，识别大V及热点话题，分析传播的途径，增强舆情分析质量。 知识图谱应用 基于
点操作 代码样例文件路径 代码样例文件名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.vertex VertexsFilterQuerySample 点过滤查询 QueryVertexsDetailsSample 点详情查询 AddVertexSample
点操作 样例类名 代码样例文件路径 代码样例文件名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.vertex VertexsFilterQuerySample 点过滤查询 QueryVertexsDetailsSample 点详情查询 AddVertexSample
parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 起始点 String 图内部点 无 target 是 目标点 String 图内部点 无 k 是 跳数 Int [2,6] 2 n 是 路径数 Int [1,1000] 1 表3 filters元素格式
"target": "tr_117" } } } 同步失败响应样例 { "errorMessage": "graph [tesdt_117] is not found", "errorCode": "GES.8402" } 异步返回参数 表3 response_data参数说明
算法会返回核数大于等于k的节点。 Int 大于等于0 - 注意事项 无。 示例 输入参数k=10，计算结果中核数大于等于10的节点组成的子图会展示在绘图区，节点颜色根据核数来区别，JSON结果会展示在查询结果区。 父主题： 算法参考
算法 代码样例文件路径 代码样例文件名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.algorithm PagerankSample PageRank算法 PersonalrankSample Personalrank算法 KcoreSample
边上权重应大于0。 weight 关于迭代次数（iterations）和收敛精度（convergence）参数如何调节，请参考迭代次数和收敛精度的关系。 表2 reponse_data参数说明 参数 类型 说明 modularity Double 模块度。 community_num Integer
服务支持使用哪些算法对图进行分析？ 为满足用户各种场景需求，图引擎服务提供了丰富的基础图算法、图挖掘算法和图指标算法。 支持在查询编辑器页面使用算法对图进行分析，当前支持的算法列表如下图所示。 表1 算法一览表 算法 介绍 PageRank算法 又称网页排名，是一种由搜索引擎根据
repeat(out('label_2')).emit() URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/action?action_id=path-query 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是
说明： 边上权重应大于0。 关于迭代次数（iterations）和收敛精度（convergence）参数如何调节，请参考迭代次数和收敛精度的关系。 表2 response_data参数说明 参数 类型 说明 source String - personalrank List 各节点的personalrank值，格式：
边上权重应大于0。 weight 关于迭代次数（iterations）和收敛精度（convergence）参数如何调节，请参考迭代次数和收敛精度的关系。 表2 reponse_data参数说明 参数 类型 说明 community List 各节点对应的社团(community)，格式：
交场合中的共同好友、消费领域共同感兴趣的商品、社区群体共同接触过的人，进一步推测两点集合之间的潜在关系和联系程度。 适用场景 点集共同邻居算法适用于进行关系发掘、产品/好友推荐等图分析技术。 参数说明 表1 Common Neighbors of Vertex Sets参数说明 参数
7,2 subgraph_matching 本地，OBS # runtime: {runtime} # pattern_graph: {pattern_graph} # data_total_size: {data_total_size} # data_return_size: {data_return_size}
备份图和恢复图 备份图 恢复图 删除备份 导出备份到OBS 从OBS中导入备份 父主题： 管理图
访问图和分析图 大图访问 图引擎编辑器介绍 访问图引擎编辑器 动态图 图探索功能 多图管理（持久化版） HyG图管理（持久化版） 添加自定义操作 Schema编辑 隐藏图敏感信息 可视化查询图 画布快照 Gremlin查询 Cypher查询 DSL查询 使用算法分析图 索引管理 在绘图区分析图
三角计数算法（Triangle Count） 概述 三角计数算法（Triangle Count）统计图中三角形个数。三角形越多，代表图中节点关联程度越高，组织关系越严密。 适用场景 三角计数算法（Triangle Count）适用于衡量图的结构特性场景。 参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 statistics
起点ID。 target String 终点ID。 请求样例 POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/action?action_id=execute-algorithm { "algorithmName": "fi
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