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图解图计算技术
k核算法（k-core） 概述 k核算法（k-core）是图算法中的一个经典算法，用以计算每个节点的核数。其计算结果是判断节点重要性最常用的参考值之一，较好的体现了节点的传播能力。 适用场景 k核算法（k-core）适用于社区发现、金融风控等场景。
Combiner类型 Combiner用于在满足交换律和结合律的计算过程中对数据进行局部计算，减少数据交换量。Python DSL当前提供sum、max和min三种类型的Combiner，支持对int、float两类的数据进行局部计算。
K核算法是图算法中的一个经典算法，用以计算每个节点的核数。其计算结果是判断节点重要性最常用的参考值之一，较好的体现了节点的传播能力。
公网流量 GES支持绑定公网IP，所需费用按照虚拟私有云（VPC）服务的EIP计费规则进行计费；GES在华为云内部网络产生的流量不计费。 图引擎服务计费详情及样例，请参见产品价格详情。您可以通过图引擎服务提供的价格计算器，选择您需要的图规格，快速计算出创建图的参考价格。
您可以通过图引擎服务提供的价格计算器，选择您需要的图规格，快速计算出创建图的参考价格。
该算法继承了经典PageRank算法的思想，利用图链接结构来递归计算各节点的重要性。
聚类系数算法（cluster_coefficient）用于计算图中节点的聚集程度。
图1 右键选项 查看属性 选中查看属性，可以在属性页签查看选中的点或边的属性信息。 图2 查看属性 一跳查询 扩展出与当前点有关联的点，可以选择OUT（沿出边)、IN（沿入边）或者ALL（双向）。 OUT：沿出边，查询所有以该点为源点，指向的其他点。
该算法继承了经典PageRank算法的思想，利用图链接结构来递归地计算各节点的重要性。
对其赋值时，将从计算结果中过滤出具有该“label”的点的返回。 String 节点label - directed 否 是否考虑边的方向。 Bool true 或false true alpha决定跳转概率系数，也称为阻尼系数，是算法内的计算控制变量。
适用场景 度数关联度算法（Degree Correlation）适用于衡量图的结构特性场景。 参数说明 无。 示例 单击运行，计算图的度数关联度，JSON结果会展示在查询结果区。 父主题： 算法参考
紧密中心度算法（Closeness Centrality）计算一批节点到所有其他可达节点的最短距离的倒数，进行累积后归一化的值。
= 聚合操作的计算由聚合器的定义决定。
请求示例 图数据库的更新信息同步到HyG计算引擎，点属性列表为空，边属性列表的属性名称为“Rating”、label名称为“rate”。
示例 单击运行，计算各个节点所属的连通分量，JSON结果会展示在查询结果区。 父主题： 算法参考
单源最短路算法（SSSP） 概述 单源最短路算法（SSSP）计算了图论中的一个经典问题，给出从给定的一个节点（称为源节点）出发到其余各节点的最短路径长度。 适用场景 单源最短路算法（SSSP）适用于网络路由、路径设计等场景。
关联预测算法（Link Prediction） 概述 关联预测算法（Link 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。
false false n 否 路径个数 Int 1~100 10 k 否 层数 Int 1~10 5 示例 输入参数source=Lee，target=Alice，n=10，k=5，directed=false，计算结果会展示在绘图区，JSON结果会展示在查询结果区。
计算结果会展示在绘图区，JSON结果会展示在查询结果区。 父主题： 算法参考
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