包含点和边。 点代表实体。如交通网络中的车辆、通信网络中的站点、电商交易网络中的用户和商品、互联网中的网页等。 边代表关系。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。 知识图谱 的计费规格分一万边、百万边、千万边，其中

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图数据模型中的点代表实体。如交通网络中的车辆、通信网络中的站点、电商交易网络中的用户和商品、互联网中的网页等。 边 图数据模型中的边代表关系。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 T

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企业权益中心：企业初创，营销推广，协同办公一站满足，买服务上华为云； 免费试用： 免费体验 专区，云产品0元试用，最长一年； 推广返利：成功推荐好友购买华为云，最高返利34% 。

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快手开放平台注册后获取。 手机扫码登录 手机扫码登录。 输入参数：包含“注册时获取的应用ID”、“注册时申请的权限标识”、“授权成功后的回调地址”必填参数，均需从快手开放平台获取。 输出参数：包含“响应内容”参数。 发布视频 创建视频第三步：发布视频。 输入参数：包含“oauth

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"callId": "111111222111", "caller": "138****7777", "leaveMessage": "请回复电话", "channel": "WEB" } 响应参数: { "resultCode": "0", "resultDesc": "Save

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子图称为起点的“ego-net”。k跳算法会返回ego-net中节点的个数。 适用场景 k跳算法（k-hop）适用于关系发现、影响力预测、好友推荐等场景。 参数说明 表1 k跳算法（k-hop）参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 k 是 跳数 Integer 1~100

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如何在移动端添加人员？ 高管模式可以对其他高管隐藏手机号吗？ 搜索时重名的太多，如何快速定位到要找的人？ 可以批量处理隐藏手机号吗？ 可以自己设置通讯录好友分组吗？ 如果用户有两个手机号，如何设置？ 通讯录一次最多可以添加多少人？ 如何不让其他部门的人看到本部门信息？ 如何批量调整部门？ 没激活的员工如何再次激活？

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通过协同分享，可邀请同事参与此会话，一同参与操作，详细说明请参见协同分享。 单击“协同分享”，展开协同会话界面。 邀请同事参与会话，单击“邀请好友进入此会话”。 链接可复制发送给多人。 拥有该 堡垒机 账户访问权限的用户，才能正常打开连接，否则将会上报连接错误，提示“由于 服务器 长时间无响

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Memcached实例，提高网站的访问性能。 数据库前端缓存。 在动态系统中存在对大量数据读多写少的场景，如社交、博客网站大量查询用户信息、好友信息、文章信息等。为了减少磁盘数据库负载，提升性能，这些经常需要从数据库读取的数据，可以缓存在Memcached中。 适宜缓存的数据主要有：

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尊敬的用户，您的初始密码为123456。 请于1月1日15:00前领取您的快递。 短信格式规范 推广短信内容需要添加退订方式，退订格式为“拒收请回复R”，其余格式不支持。 不支持如￥、★等特殊符号，以及通过按键输入的组合型特殊符号，如^_^、&、√、※。 验证码短信和通知短信内容规范

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重要性。（PersonalRank值越高，source节点的相关性/重要性越高）。 适用场景 PersonalRank算法适用于商品推荐、好友推荐和网页推荐等场景。 参数说明 表1 PersonalRank算法参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是

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Classroom教学平台具备在线邀请同学加入和审核的功能，教师可以在课堂详情中，分析二维码邀请学生加入到课程。 学生 加入教学课堂 学生通过老师或好友分享的二维码或链接加入到课程学习中。 学生 查看教学课堂 学生进行课程学习时，可以完成对应课程下的作业、实验、完成情况。 完成作业 教师 批改成绩

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史购买或浏览数据进行相近商品推荐，也可以针对人进行相近喜好的潜在好友推荐。 共同邻居（Common Neighbors） 是一种常用的基本图分析算法，可以得到两个节点所共有的邻居节点，直观地发现社交场合中的共同好友、消费领域共同感兴趣的商品，进一步推测两个节点之间的潜在关系和相近程度。

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选择待运维主机资源，单击“登录”，登录会话进行操作。 图2 主机资源运维界面 单击会话框右侧“协同分享”，邀请用户参与会话，一同进行操作。 单击“邀请好友进入此会话”，获取邀请链接。复制链接，发送给拥有堡垒机资源账户权限的用户。 图3 获取邀请链接 受邀用户登录堡垒机，打开邀请链接，查看邀请信息。

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名称，并同步修改响应示例。 注册智能信息回执URL，修改url_type参数描述，修改“0：智能信息发送回调”为“0：智能信息单条发送回调”，增加“2：智能信息批量发送回调”；修改请求示例描述，修改“注册回执-智能信息发送回执”为“注册回执-智能信息单条发送回执”；增加“注册回执-智能信息批量发送回执”请求示例。

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实时推荐算法（Real-time Recommendation）可以基于历史购买和浏览数据进行相近商品推荐，也可以为用户进行相近喜好的潜在好友推荐。 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

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选择待运维主机资源，单击“登录”，登录会话进行操作。 图1 主机资源运维界面 单击会话框右侧“协同分享”，邀请用户参与会话，一同进行操作。 单击“邀请好友进入此会话”，获取邀请链接。复制链接，发送给拥有云堡垒机资源账户权限的用户。 图2 获取邀请链接 受邀用户登录云堡垒机，打开邀请链接，查看邀请信息。

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oad广告特征极速入库，为DBA运维和业务开发带来诸多便利。 游戏全服 游戏业务场景丰富，对Redis丰富的数据类型和性能有强诉求，例如：好友关系、IM聊天、抢红包、全局排行榜等。 针对游戏业务，GeminiDB提供全服解决方案： 高弹性：为适应游戏运营生命周期，GeminiDB

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史购买或浏览数据进行相近商品推荐，也可以针对人进行相近喜好的潜在好友推荐。 共同邻居（Common Neighbors） 是一种常用的基本图分析算法，可以得到两个节点所共有的邻居节点，直观地发现社交场合中的共同好友、消费领域共同感兴趣的商品，进一步推测两个节点之间的潜在关系和相近程度。

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"results" : [ { "name" : "movie_recommendation", "description" : "采用好友感兴趣的电影进行推荐。图谱约束：(user)-[friends]->(user), (user)-[rates]->(movie)",

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