node2vec算法（node2vec）(1.0.5) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 P 否 回退参数。 Double 大于0 1 Q 否 前进参数。 Double 大于0 1 dim 否 映射维度。 Integer 1~200，包括1和200。

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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。 Node2vec算法通过回退参数 P 和前进参数 Q 来生成从每个节点出发的随机步，带有BFS和DFS的混合，回退概率正比于1/P，前进概率正比于1

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0) 标签传播（label_propagation）(2.1.8) louvain算法（louvain）(2.2.1) node2vec算法（node2vec）(1.0.5) 实时推荐（realtime_recommendation）(2.2.21) 度数关联度（degree_correlation）(1

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标签传播 LouvainSample louvain算法 LinkPredictionSample 关联预测 Node2vecSample node2vec算法 RealtimeRecommendationSample 实时推荐 CommonNeighborsSample 共同邻居 Co

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Centrality） 标签传播算法（Label Propagation） Louvain算法 关联预测算法（Link Prediction） Node2vec算法 实时推荐算法（Real-time Recommendation） 共同邻居算法（Common Neighbors） 连通分量算法（Connected

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、personalrank、kcore、connected_component、label_propagation、louvain、node2vec。 URI DELETE /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/jobs/{job_id}

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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。 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。Node2vec通过回退参数P和前进参数Q来生成从每个节点出发的随机步，它带有BFS和DFS的混

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_sets n_paths closeness label_propagation louvain link_prediction node2vec realtime_recommendation common_neighbors connected_component degree_correlation

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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。 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。Node2vec通过回退参数P和前进参数Q来生成从每个节点出发的随机步，它带有BFS和DFS的混

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高效的数据组织，更有效的对百亿节点千亿边规模的数据进行查询与分析。深度优化的分布式图形计算引擎，提供高并发、秒级多跳的实时查询能力。 公测 / 2 上线了全最短路径、node2vec等数个核心算法 为满足用户各种场景需求，图引擎服务提供了丰富的基础图算法、图挖掘算法和图指标算法。 公测 算法一览表 2018年3月

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