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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。 适用场景 标签传播算法(Label Propagation)适用于资讯传播、广告推荐、社区发现等场景。
中介中心度算法(Betweenness Centrality) 概述 中介中心度算法(Betweenness 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
OD中介中心度(OD-betweenness Centrality) 概述 OD中介中心度算法(OD-betweenness Centrality)在已知一系列OD出行计划前提下,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
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。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/
在线生成SDK代码 API Explorer的代码示例能根据需要填写参数后动态生成SDK代码,降低您使用SDK的难度,推荐使用。 GES在API Explorer仅对接常用Region供用户调试,若动态生成代码的客户端初始化使用的Region不满足使用场景,可参考如下代码: //
度数关联度算法(Degree Correlation) 概述 度数关联度算法(Degree Correlation)计算所有边上起点和终点度数之间的Pearson关联系数,常用来表示图中高度数节点是否和高度数节点相连。 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。
紧密中心度算法(Closeness Centrality) 概述 紧密中心度算法(Closeness Centrality)计算一个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。紧密中心度可以用来衡量信息从该节点传输到其他节点的时间长短。节点的“Closeness
紧密中心度算法(closeness) 功能介绍 根据输入参数,执行紧密中心度算法。 紧密中心度算法(Closeness Centrality)计算一个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。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/h
边中介中心度(Edge-betweenness Centrality) 概述 边中介中心度算法(Edge-betweenness Centrality)以经过某条边的最短路径数目来刻画边重要性的指标。 适用场景 同betweenness类似,可用作关键关系的发掘;适用于社交、金融风控、交通路网、城市规划等领域
边中介中心度(edge_betweenness) 功能介绍 根据输入参数,执行边中介中心度算法。 边中介中心度算法(edge_betweenness)以经过某条边的最短路径数目来刻画边重要性的指标。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
紧密中心度(closeness)(1.0.0) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 输入需要计算的节点ID。 String - - 表2 response_data参数说明 参数 类型 说明 closeness Double
中介中心度算法(betweenness) 功能介绍 根据输入参数,执行中介中心度算法。 中介中心度算法(Betweenness 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。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{g
该场景能帮助您实现以下功能。 推荐好友、商品或资讯 通过好友关系、用户画像、行为相似性、商品相似性、资讯传播的途径等,实现好友、商品或资讯的个性化推荐。 用户分群 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、
OD中介中心度(od_betweenness) 功能介绍 根据输入参数,执行OD中介中心度算法。 OD中介中心度算法(od_betweenness)在已知一系列OD出行计划前提下,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。 URI POST /ges/v1.0/{p
边中介中心度(edge_betweenness)(2.2.4) 表1 parameters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 Boolean true或者false true weight 否 边上权重 String 空或字符串
OD中介中心度(od_betweenness)(2.2.4) 表1 parameters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 Boolean true或者false true weight 否 边上权重 String 空或字符串
中介中心度算法(betweenness)(2.2.4) 表1 parameters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 Boolean true或者false true weight 否 边上权重 String 空或字符串
度数关联度(degree_correlation)(1.0.0) 表1 response_data参数说明 参数 类型 说明 degree_correlation Double 度关联度 父主题: 算法API参数参考
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。 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
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。 Louvain算法 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