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功能介绍 根据输入参数，执行label_propagation算法。 标签传播算法（Label 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
、分析，及时暴露数据库中关键故障及性能问题，指导客户进行优化解决。 图实例运维监控看板只支持2.3.17及以上版本的图。 一万边规格为开发学习类型，暂不支持运维监控看板。 持久化版图数据库，暂不支持图实例监控。 图实例运维监控页面 登录图引擎服务管理控制台。在左侧导航栏，选择“图管理”。
标签传播算法（Label Propagation） 概述 标签传播算法（Label 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
在海量知识中快速关联查询秒级响应，搜索结果更准确。 知识梳理 通过图上分析计算，合并相似本体，进行知识消岐。 学习路径的识别及推荐 通过知识点的先修关系，识别学习路径，针对薄弱知识点进行学习路径推荐。 金融风控应用 面对层出不穷、复杂多样的个人和群体行为，帮助客户挖掘出潜在的风险，为客户保驾护航。
开启该选项，图实例分布在不同可用区（AZ）增强可靠性。 用途 创建图的用途。 “企业生产”：支持高可靠，高并发，适合企业生产及大规模应用时使用。 “开发学习”：完整功能体验，适合开发者学习使用。 产品类型 可选的产品类型。 内存版：容量有限，最大可支持到百亿边。基于内存存储和计算，预置丰富的算法，支持Gremlin和Cypher查询语言。
社区数量搜索空间，多个整形值用","隔开，最多不超过100个，每个整形值的范围为[1,10000]。 learning_rate 否 Double 模型学习率，取值大于0，默认为0.01。 响应参数 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。执行失败时，用于显示错误信息。
社区数量搜索空间，多个整形值用","隔开，最多不超过100个，每个整形值的范围为[1,10000]。 learning_rate 否 Double 模型学习率，取值大于0，默认为0.01。 holdout_rate 否 Double 交叉验证所需的验证集占数据集比例，取值范围为(0,1)，默认值为0
任务中心 2018年10月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 新增一万边图规格 一万边图规格，价格便宜，主要针对高校学生及开发者学习使用。 商用 自定义创建图 2 新增权限控制能力，在管理面细粒度控制用户权限 增加GES Administrator和GES Operator角色。
loseness Centrality”越小，其所在图中的位置越中心。 标签传播（Label Propagation） 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
loseness Centrality”越小，其所在图中的位置越中心。 标签传播（Label Propagation） 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
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