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低代码开发平台--零代码场景 无需代码，通过全新的可视化界面，只需托拉拽即可轻松搭建应用，让工作变得简单有趣 低代码开发平台 - 轻应用构建场景 提供丰富的轻应用模板，包括办公管理、人事管理、项目管理、运营推广、培训赋能等领域，开发者可基于模板快速构建应用，加速企业数字化 低代码开发平台
关联预测算法（link_prediction） 功能介绍 根据输入参数，执行link_prediction算法。 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。
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。
父主题： 拆分算法使用说明
时序预测-time_series_v2算法部署在线服务预测报错 问题现象 在线服务预测报错：ERROR: data is shorter than windows。 原因分析 该报错说明预测使用的数据行数小于window超参值。
其中, vertexId：string类型 rankValue：double类型 父主题： 算法API参数参考
准备算法相关信息 准备算法相关信息 发布算法时，需要填写算法相关信息，请提前准备。 表1 准备算法相关信息 上传平台 准备项 说明 好望商城 服务商名称 算法发布者的名称。 服务商邮箱 算法发布者的邮箱信息，最多支持5个邮箱。
父主题： 算法参考
您也可以在“已购买算法”页面单击算法对应的“下载算法包”下载。 父主题： 算法购买和安装（离线）
Bigclam算法（bigclam） 功能介绍 根据输入参数，执行BigClam算法。 BigClam算法是一种重叠社区发现算法，该算法将节点与社区之间的关系建模为一个二部图，假设图中节点的连边是根据社区关系生成的，其可以检测出图中的重叠社区。
infomap算法（infomap） 功能介绍 根据输入参数，执行infomap算法。 infomap算法是一种基于信息论的社区发现算法，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，其优化目标为找到最优的社区结构，使节点的层次编码长度最小。
@huawei.com 算法创新Lab秉承开发共赢的理念，愿意与学术界和工业界各位精英就以下研究方向（或历史方向）合作，如有意向请联系shijia@huawei.com 研究方向 AI智能体 面向AI的新型算力基础设施的调度优化 Web3性能加速 选择产品 云存储算法 云仿真平台
k核算法（k-core） 概述 k核算法（k-core）是图算法中的一个经典算法，用以计算每个节点的核数。其计算结果是判断节点重要性最常用的参考值之一，较好的体现了节点的传播能力。 适用场景 k核算法（k-core）适用于社区发现、金融风控等场景。
适用于SDC算法 场景介绍 算法购买和安装（离线） 算法购买和安装（在线） 父主题： 购买与安装
TPE算法优化的超参数必须是分类特征（categorical features）吗 对于优化的超参数类型，TPE算法本身是没有限制的，但出于面对普通用户节省资源的目的，ModelArts在前端限制了TPE的超参数必须是float，如果想离散型和连续型参数混用的话，可以调用rest接口
Node2vec算法 概述 Node2vec算法通过调用word2vec算法，把网络中的节点映射到欧式空间，用向量表示节点的特征。
算法中心 智能视频分析服务支持使用者查看算法服务包列表，购买商用算法包，购买后可查看、部署算法包中的算法服务。 购买算法包 部署算法服务
算法管理 购买算法 SDC算法管理 IVS1800算法管理 查看算法的执行详情 我的算法
连通分量算法（Connected Component）计算得到的是弱连通分量。 参数说明 无。 示例 单击运行，计算各个节点所属的连通分量，JSON结果会展示在查询结果区。 父主题： 算法参考
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