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适用场景 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。
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 说明 类型 取值范围 默认值 directed 否 是否考虑边的方向
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 Centrality算法参数说明 参数 是否必选
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。 群体发现 根据错综复杂的人物关系分析，进行用户分群，识别异常群体。 人员的追寻 可以轻松发现多人之间的关系，通过蛛丝马迹寻找失联的人员等。
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。
不过，在基础设施、BGP网络品质、资源的操作与配置等方面，中国大陆各个区域间区别不大，如果您或者您的目标用户在中国大陆，可以不用考虑不同区域造成的网络时延问题。 在除中国大陆以外的亚太地区有业务的用户，可以选择“中国-香港”、“亚太-曼谷”或“亚太-新加坡”区域。
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。
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。
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： 跳数：想要过滤的条件数。
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 系统提示信息。 执行成功时，字段可能为空。
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。
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。
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。
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