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该场景能帮助您实现以下功能。 存储海量知识 融合各种异构异质数据，方便治理，规模可达千亿级。 快速关联查询 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。
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。 关联预测（Link Prediction） 给定两
siteVertexIndex）和全局边索引（GlobalCompositeEdgeIndex）。复合索引可在label和property上创建索引，使用索引查询可以加快速度。 索引特性 特性 模糊查询 速度 灵活度 复合索引 不支持 快速 仅限于固定组合属性键 URI POST
n_paths算法（n_paths） 功能介绍 根据输入参数，执行n_paths算法。 n_paths算法用于寻找图中两节点之间在层关系内的n条路径。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm 表1 路径参数
支持的最低版本 释义 举例 nodes 2.2.19 获取路径上的点列表 match p=(n)-[:friends*1..2]->(m) return nodes(p) relationships 2.2.19 获取路径上的边列表 match p=(n)-[:friends*1..2]->(m)
matching） 功能介绍 根据输入参数，执行subgraph matching算法。 子图匹配（subgraph matching）算法的目的是在一个给定的大图里面找到与一个给定小图同构的子图，这是一种基本的图查询操作，意在发掘图重要的子结构。 URI POST /ges/v1.0/{
参数 是否必选 类型 说明 indexName 是 String 索引名称。只能包含字母,数字,-和_。不能包含其他字符。索引名称的长度需在63字符以内。 indexType 是 String 索引的类型，区分大小写。 “GlobalCompositeVertexIndex”为全局的Composite类型的点索引。
lean、long、Integer、date、enum、string共10种数据类型，布尔型和数值型在Cypher语法中都能得到支持，其他类型和Cypher存在如下的映射关系，在GES内部实现了类型的转换： 表2 GES和Cypher的类型映射关系 GES类型 Cypher类型 备注
sum()、avg()、max()、min()等聚集函数在持久化版规格暂不开放，sin()、cos()等数学函数后续将陆续开放。 度数类函数、路径操作类函数、算法表达式在百亿规格和持久化版规格暂不开放，toUpper和toLower函数在持久化版规格暂不开放。 度数类函数、路径操作类函数在百亿规格和持久化版规格暂
lean、long、Integer、date、enum、string共10种数据类型，布尔型和数值型在Cypher语法中都能得到支持，其他类型和Cypher存在如下的映射关系，在GES内部实现了类型的转换： 表2 GES和Cypher的类型映射关系 GES类型 Cypher类型 备注
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