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Louvain算法 概述 Louvain算法是基于模块度的社区发现算法，该算法在效率和效果上都表现较好，并且能够发现层次性的社区结构，其优化目标是最大化整个社区网络的模块度。 适用场景 Louvain算法适用于社团发掘、层次化聚类等场景。 参数说明 表1 Louvain算法参数说明
时序路径分析（Temporal Paths） 概述 时序路径分析算法（Temporal Paths）区别于静态图上的路径分析，结合了动态图上信息传播的有序性，路径上后一条边的经过时间要晚于或等于前一条边，呈现时间递增（或非减）性。 时序路径不满足传递性：即从节点i到节点j有一条时
表1列出了两种计费模式的区别。 表1 计费模式 计费模式 包年/包月 按需计费 付费方式 预付费 后付费 计费周期 按订单的购买周期计费。 秒级计费，按小时结算。 适用计费项 图规格（边数）、数据存储空间、和公网带宽费用 图规格（边数）、数据存储空间、和公网带宽费用 变更规格 支持变更图实例规格。
e节点，因此可以基于source节点个性化地计算网络节点的相关性和重要性。（PersonalRank值越高，source节点的相关性/重要性越高）。 适用场景 PersonalRank算法适用于商品推荐、好友推荐和网页推荐等场景。 参数说明 表1 PersonalRank算法参数说明
Propagation）是一种基于图的半监督学习方法，其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系建图，节点包括已标注和未标注数据，其边表示两个节点的相似度，节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数据就像是一个源头，可以对无标签数据进行标注，节点的相似度越大，标签越容易传播。
类型 取值范围 默认值 alpha 否 权重系数(又称阻尼系数) Double 0~1，不包括0和1 0.85 convergence 否 收敛精度 Double 0~1，不包括0和1 0.00001 max_iterations 否 最大迭代次数 Int 1~2000 1000
荐与输入节点相近程度高、关系或喜好相近的节点。 适用场景 实时推荐算法（Real-time Recommendation）可以基于历史购买和浏览数据进行相近商品推荐，也可以为用户进行相近喜好的潜在好友推荐。 适用于电商、社交等多领域的推荐场景。 参数说明 表1 实时推荐算法（Real-time
什么是区域、可用区 我们用区域和可用区来描述数据中心的位置，您可以在特定的区域、可用区创建资源。 区域（Region）：从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分为通用Region和专属Region
同时支持IAM项目和企业项目，表示此授权项对应的自定义策略，可以在IAM和企业管理两个服务中给用户组授权并生效。如果仅支持IAM项目，不支持企业项目，表示仅能在IAM中给用户组授权并生效，如果在企业管理中授权，则该自定义策略不生效。关于IAM项目与企业项目的区别，详情请参见：IAM与企业管理的区别。
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
、应用场景、基本概念和使用限制，有助于您更准确地匹配实际业务。 产品介绍 什么是GES 产品优势 使用限制 与其他云服务的关系 03 入门 登录图引擎管理控制台，开启您的图引擎使用之旅。 入门指导 如何快速使用GES服务 05 API 通过GES开放的API和调用示例，您可以使用并管理图数据。
<, <=； 集合运算：IN, NOTIN； 判断左值（标签、id、属性值）是否在右值（必须是array类型）中，和内存版的左值和右值是否有交集的语义有区别。 不支持CONTAIN、NOTCONTAIN、SUBSET等集合运算。 匹配：右值是左值的PREFIX（前缀）、NOTPREFIX（非前缀）、
本服务支持连续型动态图的建模方式： 例如图2，此图数据由3个点和3条边组成，Vivian、P1和P2表示点，（Vivian，P1）、（Vivian，P2）和（Vivian、Vivian）表示边，Person、Place表示点的类型（标签），Visited和Diagnosed表示关系类型（标签）, 时间戳：[startTime
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、图分析算法和图指标算法。算法简介如下表所示。 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网页（节点）之间相互的超链接计算的技术，用来体现网页（节点）的相关性和重要性。 PersonalRank算法 Pe
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