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应用场景 GES服务适用于互联网应用、知识图谱应用、社交网络、金融风控应用、城市工业应用、企业IT应用等场景。 互联网应用 在移动互联网时代，面对庞大的社交关系，媒体传播网络，GES可以帮助客户快速、有效的发现海量数据中隐含的信息。 该场景能帮助您实现以下功能。
广泛应用于社交关系分析、营销推荐及社会化聆听、信息传播、防欺诈等具有丰富关系数据的场景。 本文档将为您介绍如何在图引擎服务管理控制台完成图数据的相关操作和分析。
适用场景 共同邻居算法（Common Neighbors）适用于电商、社交等多领域的推荐场景。
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 参数说明 表1 Betweenness Centrality算法参数说明 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
广泛应用于社交关系分析、推荐、精准营销、舆情及社会化聆听、信息传播、防欺诈等具有丰富关系数据的场景。
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，城市热点事件\早晚高峰人群车辆迁徙发生时关键路段的模拟；适用于社交、金融风控、交通路网、城市规划等领域 参数说明 表1 OD-betweenness Centrality算法参数说明 参数 是否必选
广泛应用于社交关系分析、营销推荐、舆情及社会化聆听、信息传播、防欺诈等具有丰富关系数据的场景。 功能介绍 GES服务的功能主要有以下5个方面： 丰富的领域算法 支持PageRank，k-core，最短路径，标签传播，三角计数，关联预测等。
适用场景 子图匹配（subgraph matching）算法适用于社交网络分析、生物信息学、交通运输、群体发现、异常检测等领域。
广泛应用于社交关系分析、营销推荐、舆情分析、路径规划、知识图谱、金融风控等具有丰富关系数据的场景。
广泛应用于社交应用、企业关系分析、风控、推荐、舆情、防欺诈等具有丰富关系数据的场景。 本文档能够帮助您快速了解和使用图引擎服务，基本使用流程如下： 准备工作：已注册华为云账号并进行了实名认证，账号不能处于欠费或冻结状态。
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。
适用场景 紧密中心度算法（Closeness Centrality）适用于社交网络中关键节点发掘等场景。
广泛应用于社交应用、企业关系分析、风控、推荐、舆情、防欺诈等具有丰富关系数据的场景。 您可以使用本文档提供API对图引擎服务资源进行相关操作。
适用场景 点集最短路算法（Shortest Path of Vertex Sets）适用于互联网社交、金融风控、路网交通、物流配送等场景下的区块之间关系分析。
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 参数说明 表1 Edge-betweenness Centrality算法参数说明 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
如社交网络中的好友关系、电商交易网络中用户评分和购买行为、论文中作者之间的合作关系、文章之间的索引关系等。 Gremlin Gremlin是Apache TinkerPop开源的图计算框架中的图遍历语言。
适用于电商、社交等多领域的推荐场景。 参数说明 表1 实时推荐算法（Real-time Recommendation）参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 sources 是 节点的ID，可以是多个ID，以逗号分隔（即，标准CSV输入格式）。
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。 输入参数k=3，source=Lee，mode=OUT。
适用场景 点集最短路算法可应用于互联网社交、金融风控、路网交通、物流配送等场景下的区块之间关系的分析。
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