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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 表1 关联预测算法（Link Prediction）参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围
OUT：沿出边跳 IN：沿入边跳 ALL：双向跳 String OUT，IN，ALL OUT 注意事项 k值越大，覆盖的点越广。 根据六度空间理论，社交网上6跳可以覆盖到所有人。 BFS按边搜索。 示例 需要在图引擎编辑器的算法区内，选定该算法进行操作。具体操作详见使用算法分析图。 计算从Lee节点出发三跳关系组成的子图。
RealtimeRecommendationSample 实时推荐 CommonNeighborsSample 共同邻居 ConnectedComponentSample 联通分量 DegreeCorrelationSample 度数关联度 TriangleCountSample 三角计数 ClusterCoefficientSample
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