，按需调取，快速搭建自己的商业数据库。 方案优势 丰富的多维数据 提供18类、216个接口、300+多维度信息的API，向场景化需求提供关键数据查询的能力。帮助客户做出更明智的决策，提高效率，降低风险。 数据查询毫秒级响应 基于华为云构建资源层高效、智能的IaaS和PaaS底座，

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应用场景 高达供应链综合服务平台解决方案是基于华为云打造的大宗行业数字供应链服务平台，旨在信息化层面制定全面影响友商的战略目标，以数字供应链服务平台的形式建设供应链上下游（供应链管理、智能云仓、智慧物流、互联网营销、期现结合、数字化采购平台等）生态多个系统，快速高效的实现信息化建设

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此合同文件的私密性要求高：合同签署后、签署过程中往往不允许第三方获取合同信息，而电子合同云天然能够满足对文件私密性的要求； 用印授权可管控：销售合同的签署涉及到客户方企业的用章权限，客户方企业的用章人变更、权限分享可由电子合同云统一管控，并对全部用印记录可追溯，满足企业用印要求。

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联合多方正样本的效果，丰富模型的特征，提高模型的泛化能力。 计算全程保障企业数据安全与个人隐私。 图2 金融联合营销 使能数据交易 传统数据交易方式，交易的是数据所有权，交易完成后，数据被无限制的复制。采用可信交易方式，交易的不是数据，而是数据的使用权，卖家卖的是对某个数据的用法用量，不用担心数据被复制。

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分布式共享账本极大改善供应链的可追溯和透明度，可有效减少或消除欺诈和错误。 提高效率 通过电子POD，减少纸上作业造成的延误，通过智能合约自动结算，提高效率。 降低成本 通过快速结算，自动接单，有效跟进，可以有效降低各方的物流成本。 透明审计 不可篡改的分布式账本，不可抵赖的签名，能快速有效地发现供应链物流中存在的问题。

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供应链云 采购管理 销售管理 信用管理 库存管理 组织间结算 条码管理 供应商协同 父主题： 实施步骤

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基于顶象能力搭建全行级的风控反欺诈中台，服务于客户全部业务线，能够结合具体业务需求配置针对金融业务领域的风控策略。 客户价值： 全面实现全渠道、跨产品、各种关联方式的欺诈风险的实时防控。为行方构建了有效的全行级反欺诈体系，获得亚洲银行家大奖。 电商公司反营销作弊智能风控系统 业务痛点：

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单点环路检测（Single-Vertex-Circles-Detection）是一个经典的图问题，意在寻找图中的环路。环路上的点较好地体现了该点的重要性。 适用场景 单点环路检测适用于交通运输、金融风控等场景。 参数说明 表1 Single-Vertex-Circles-Detection算法参数说明

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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。 参数说明 表1 k核算法（k-core）参数说明

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中介中心度算法（Betweenness Centrality）以经过某个节点的最短路径数目来刻画节点重要性的指标。 适用场景 可用作社交、风控等网络中“中间人”发掘，交通、传输等网络中关键节点识别；适用于社交、金融风控、交通路网、城市规划等领域 参数说明 表1 Betweenness Centrality算法参数说明

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sources 否 查询的起始节点ID集合 String - 标准csv格式，ID之间以英文逗号分隔，例如:“Alice,Nana” n 否 枚举满足过滤条件的圈的个数上限 Int [1,100000] 100 statistics 否 是否输出所有满足过滤条件的圈的个数 Boolean

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大数据分析：结合Spark等工具，可以用于实时推荐等大数据场景。 金融行业 云数据库 GeminiDB结合Spark等大数据分析工具，可应用于金融行业的风控体系，构建反欺诈系统。 优势： 大数据分析：结合Spark等工具，可以进行实时的反欺诈检测。

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中国金融业信息技术“十三五”发展规划（2017）指出：支持实力较强的机构独立或者联合建设金融业云服务平台，面向同业特别是中小金融机构提供云服务，提高行业资源使用效率。多家银行系金融科技公司成立，以行业云方式，对信息建设、业务流程、金融应用软件开发等能力做输出。服务从集团内部到中小银行、基金、保险、证券、信托等金融机构，再到其他非金融企业。

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数字化供应链 产品概述 百望云对账结算协同平台通过创新的合作协同模式，打通企业与其上下游的从订单到发票的全链路数据， 极大的提升了企业内外部协同效率，大幅缩短了结算周期，降低企业人工成本和税务风险。 系统流程 结算数据 供应商在系统查看结算数据。 供应商可以查看结算单编号，状态、

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Centrality）在已知一系列OD出行计划前提下，以经过某个点/某条边的最短路径数目来刻画边重要性的指标。 适用场景 可用作社交、风控等网络中“中间人”发掘，交通、传输等网络中关键节点识别，城市热点事件\早晚高峰人群车辆迁徙发生时关键路段的模拟；适用于社交、金融风控、交通路网、城市规划等领域 参数说明 表1

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通过图上分析计算，合并相似本体，进行知识消岐。 学习路径的识别及推荐 通过知识点的先修关系，识别学习路径，针对薄弱知识点进行学习路径推荐。 金融风控应用 面对层出不穷、复杂多样的个人和群体行为，帮助客户挖掘出潜在的风险，为客户保驾护航。 该场景能帮助您实现以下功能。 实时欺诈检测 提供实时的用户行为检测，识别敏感

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点集全最短路算法（Shortest Path of Vertex Sets）用于发现两个点集之间的所有最短路径。 适用场景 点集最短路算法可应用于互联网社交、金融风控、路网交通、物流配送等场景下的区块之间关系的分析。 参数说明 表1 All Shortest Paths of Vertex Sets参数说明

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新加坡金融行业的最佳实践 应用场景 新加坡金融管理局针对云计算的监管预期，制定了MAS准则，用于规范金融机构的实践，关于该指南的更多信息，请参见Technology Risk Management Guidelines。 默认规则 该示例模板中对应的合规规则的说明如下表所示： 表1

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高级计划与排程 适用于以下场景： 离散制造行业的生产计划与排程 流程制造行业的生产一体化排产 交通领域的运输计划与调度 二维切割 适用于以下切割场景： 家具板材切割 机械制造中的钢板、卷板等的切割 建筑领域的玻璃切割 服装领域的布料和皮革的剪裁 父主题： 服务介绍

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边中介中心度算法（Edge-betweenness Centrality）以经过某条边的最短路径数目来刻画边重要性的指标。 适用场景 同betweenness类似，可用作关键关系的发掘；适用于社交、金融风控、交通路网、城市规划等领域 参数说明 表1 Edge-betweenness Centrality算法参数说明

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单点环路检测是一个经典的图问题，意在寻找图中的环路。环路上的点较好地体现了该点的重要性，适用于交通运输、金融风控等场景。 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

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