界面为准。 测试算法：在脱敏算法页面，单击对应算法操作栏中的“测试”，即可测试该算法。 建议您在使用算法之前，使用算法测试功能，以保证自己选择了合适的算法。 不同算法是否支持测试因实际算法不同有所差异，请以操作界面为准。 删除算法：在脱敏算法页面，单击对应算法操作栏中的“删除”，

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MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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使用MapReduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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表1 参数说明 参数 描述 默认值 mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.version 用于指定Job的最终输出文件提交的算法版本，取值为“1”或“2”。 说明： 版本2为建议的优化算法版本。该算法通过让任务直接将每个task的输出结果

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表1 参数说明 参数 描述 默认值 mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.version 用于指定Job的最终输出文件提交的算法版本，取值为“1”或“2”。 说明： 版本2为建议的优化算法版本。该算法通过让任务直接将每个task的输出结果

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通过中文分词、短文本相似度、命名实体识别等相关技术计算两个问题对的相似度，可解决问答、对话、语料挖掘、知识库构建等问题。 文本分析 通过关键词提取、文本聚类、主题挖掘等算法模型，挖掘突发事件、公众话题导向，进行话题发现、趋势发现等。多维度分析公众情绪、热点、趋势、传播途径等，及时全面的掌握话题动态。 内容推荐

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MRS MapReduce 功能 通过MRS MapReduce节点实现在MRS中执行预先定义的MapReduce程序。 参数 用户可参考表1和表2配置MRS MapReduce节点的参数。 表1 属性参数 参数 是否必选 说明 节点名称 是 节点名称，可以包含中文、英文字母、数

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算法一览表 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、图分析算法和图指标算法。算法简介如下表所示。 表1 算法一览表 算法 介绍 PageRank算法 又称网页排名，是一种由搜索引擎根据网页（节点）之间相互的超链接计算的技术，用来体现网页（节点）的相关性和重要性。

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在输出结果页面左上角单击“聚类分析”后，系统开始进行分析，同时显示“聚类分析中”。 图5 聚类分析 待聚类分析完成后，单击“查看聚类结果”。进入聚类结果页。 图6 查看聚类结果 在聚类结果页面，可以查看每个聚类的分子数量等信息。 单击某个聚类的操作列的“查看详情”，即可进入聚类详情页面，聚类详情页支

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PQ”的索引算法，则需要对中心点向量进行预构建和注册。 在向量索引加速算法中，“IVF_GRAPH”和“IVF_GRAPH_PQ”适用于超大规模场景。这两种算法需要通过对子空间的切割缩小查询范围，子空间的划分通常采用聚类或者随机采样的方式。在预构建之前，需要通过聚类或者随机采样得

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在输出结果页面左上角单击“聚类分析”后，系统开始进行分析，同时显示“聚类分析中”。 图9 聚类分析 待聚类分析完成后，单击“查看聚类结果”。进入聚类结果页。 图10 查看聚类结果 在聚类结果页面，可以查看每个聚类的分子数量等信息。 单击某个聚类的操作列的“查看详情”，即可进入聚类详情页面，聚类详情页

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知的类标号（一般训练数据中不提供类标号）。聚类可以产生这种标号。对象根据最大化类内的相似性、最小化类间的相似性的原则进行聚类或分组。对象的聚类是这样形成的，使得在一个聚类中的对象具有很高的相似性，而与其他聚类中的对象很不相似。 父主题： AI开发基础知识

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在输出结果页面左上角单击“聚类分析”后，系统开始进行分析，同时显示“聚类分析中”。 待聚类分析完成后，单击“查看聚类结果”。进入聚类结果页。 在聚类结果页面，可以查看每个聚类的分子数量等信息。 图15 查看聚类结果 单击某个聚类的操作列的“查看详情”，即可进入聚类详情页面，聚类详情页支持以卡

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MapReduce接口介绍 MapReduce Java API接口介绍 MapReduce REST API接口介绍 父主题： MapReduce应用开发常见问题

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开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序 MapReduce访问多组件样例程序 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

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统开始进行分析，同时显示“聚类分析中”。 图16 聚类分析 待聚类分析完成后，单击“查看聚类结果”。进入聚类结果页。 在聚类结果页面，可以查看每个聚类的分子数量等信息。 图17 查看聚类结果 单击某个聚类的操作列的“查看详情”，即可进入聚类详情页面，聚类详情页支持以卡片、列表以及

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如何查看算法日志 登录IEF管理控制台。 选择左侧导航栏的“边缘资源 > 边缘节点”，进入边缘节点列表页面。 单击某个边缘节点的名称，进入边缘节点详情页面。 在“配置”页签下找到“日志配置”，单击“编辑”，在“系统日志”和“应用日志”下开启云端日志开关，并单击“保存”。 输出的日

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String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 graph_name 是 String 图名称。 请求示例 执行指定算法，算法名字为pagerank，算法的权重系数为0.85，收敛精度为0.00001，最大迭代次数为1000，考虑边的方向。 POST http://{SERVER_URL}/ges/v1

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personalrank算法(1.0.0) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 类型 说明 source 是 String 节点的ID。 alpha 否 Double 权重系数(又称阻尼系数)，取值范围为（0,1），默认值为0.85。 convergence 否 Double

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执行DSL算法 功能介绍 提供灵活，可控的DSL帮助用户低成本设计并运行算法。DSL算法详细介绍请参考DSL语法介绍。 URI URI 格式 POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/action?action_id=algorithm-query

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上传算法至SFS 下载Swin-Transformer代码。 git clone --recursive https://github.com/microsoft/Swin-Transformer.git 修改lr_scheduler.py文件，把第27行：t_mul=1. 注释掉。

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