共同邻居算法（Common Neighbors） 概述 共同邻居算法（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、以及在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。 适用场景

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点集共同邻居（Common Neighbors of Vertex Sets） 概述 点集共同邻居（Common Neighbors of Vertex Sets）可以得到两个点集合（群体集合）所共有的邻居（即两个群体临域的交集），直观的发现与两个群体共同联系的对象，如发现社交场

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共同邻居（common_neighbors）(1.0.0) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 输入起点ID。 String - - target 是 输入终点ID。 String - - 表2 response_data参数说明

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点集共同邻居(common_neighbors_of_vertex_sets) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 sources（2.2.6） 是 起点ID集合 String 标准csv格式，ID之间以英文逗号分隔，例如：“Alice

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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 Component） 度数关联度算法（Degree Correlation） 三角计数算法（Triangle

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0~100000，包括0和100000。 1 filtered 否 是否对结果进行过滤 布尔型 true或false。 false only_neighbors 否 是否仅输出sources的邻居节点。 布尔型 true或false。 false alpha 否 权重系数。 实数 0~1，不包括0和1。

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点集共同邻居(common_neighbors_of_vertex_sets)(2.2.13) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 sources（2.2.6） 是 起点ID集合 String 标准csv格式，ID之间以英文逗号分隔，例如：“Alice

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最短路径（shortest_path） 点集最短路（shortest_path_of_vertex_sets） 点集共同邻居(common_neighbors_of_vertex_sets) 父主题： 原生算法API

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k核算法（kcore）(1.0.0) k跳算法（k_hop）(1.0.0) 共同邻居（common_neighbors）(1.0.0) 点集共同邻居(common_neighbors_of_vertex_sets)(2.2.13) 关联预测（link_prediction）(1.0

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，保守估计需要1.5~2倍mem_needs。 PQ类索引 FALT、IVF索引 表1 参数说明 参数 说明 dim 向量维度。 neighbors 图节点邻居数，默认值为64。 dim_size 每一维度值所需的字节数，默认为float类型，需要4字节。 num 向量总条数。 delta

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from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier def handler (event, context): iris=datasets

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.], 其中，vertexId：string类型 source String 起点id。 k Integer 跳数。 k_hop_neighbors Integer k跳内的节点个数（不包含起点）。 父主题： 算法API参数参考

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0~100000，包括0和100000。 1 filtered 否 是否对结果进行过滤。 Boolean true或false。 false only_neighbors 否 是否仅输出sources的邻居节点。 Boolean true或false。 false alpha 否 权重系数。 String

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realtime_recommendation common_neighbors connected_component degree_correlation triangle_count cluster_coefficient common_neighbors_of_vertex_sets all_

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取值范围（以下显示的均为算法实际调用时的名称）： shortest_path shortest_path_of_vertex_sets common_neighbors_of_vertex_sets parameters 是 Object 算法参数。详情请参考各算法参数描述。 表2 2.1.7版本新增Body参数说明

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好相近的节点。该算法可以基于历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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好相近的节点。该算法可以基于历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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在框选点集最短路径弹框中，可以对所选的两组点集进行编辑，单击“+”可以快速加入点。 单击“运行”，将返回两个点集之间的最短路径。 框选点集共同邻居（Common Neighbors of Vertex Sets） 功能介绍 框选点集共同邻居可以得到两个点集合（群体集合）所共有的邻居（即两个群体临域的交集），直观的发现与两个群体共同联系的对象。

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rd类型，对应新增支持联合过滤功能，仅支持PV_GRPAH类型。 表2 可选参数说明 类型 参数 说明 GRAPH类索引配置参数 neighbors 图索引中每个向量的邻居数，默认值为64，值越大查询精度越高。索引越大，构建速度以及后续的查询速度也会变慢。 取值范围：[10, 255]。

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(interleaved) 控制着在向有auto_increment 列的表插入数据时，相关锁的行为； 和源保持一致 5 innodb_flush_neighbors 1 (enable) 0 (disable) 从缓冲池刷新页面是否也刷新相同范围内的其他脏页。 和源保持一致 6 innodb_m

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图引擎编辑器介绍 2020年5月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 上线点集共同邻居算法 点集共同邻居（Common Neighbors of Vertex Sets）可以得到两个点集合（群体集合）所共有的邻居（即两个群体临域的交集），直观的发现与两个群体共同联系的对

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