业务画像-画像更新 业务画像-画像更新页面，左侧选择对应的目录，右侧展示对应的标签，单击执行更新，更新成功后，可查看详情和历史 图1 画像更新1 更新成功后，标签创建页面，对应标签覆盖数量为中标的数量，单击详情可查看标签的基础信息、标签评估分析和具体明细数据 图2 画像更新2 图3

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标签应用-画像查询与群体分析 画像查询 单击标签应用-画像查询，上方左侧选择对应的主体，右侧进行搜索，则下方左侧显示该搜索值的基本信息，下方右侧显示中标画像（当搜索值同时中标该主体下的多个标签时，则画像展示为多个） 图1 画像查询 群体分析 单击标签应用-群体分析，在群体分析界面，选

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使用算法分析图 服务为您提供了丰富的基础图算法、图分析算法和图指标算法，您可以使用图算法做关系分析等。 使用算法分析图，具体操作如下： 进入图引擎编辑器页面，详细操作请参见访问图引擎编辑器。 在算法分析区，你可以选择算法，并设置参数。 图引擎服务支持的算法如算法一览表所示，详细算法介绍请参见算法参考。

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。这些类别，对应到后面的特征选择、算法推荐，会有不同的策略，有效提升模型的构建效率。 单击“选择数据”左下方的“特征画像”。 新增“特征画像”内容，如图1所示。 图1 特征画像 单击“特征画像”代码框左侧的图标，运行代码。 通过运行结果左侧两个图可以直观的看一下原始数据和数据的密

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使用HyG算法分析图 GES服务为您提供了丰富的基础图算法、图分析算法和图指标算法，您可以使用图算法做关系分析等。 前提条件 前端创建持久化版图时，选择开启HyG计算引擎。 图1 HyG计算引擎 操作步骤 创建HyG图。 发送“POST /ges/v1.0/{project_id

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用户基础分析 模板介绍 统计周期内，通过分析新用户注册情况、用户浏览店铺页面情况、用户访问店铺时长等，了解用户的基本情况。 图1 用户基础分析计算模板 指标体系 表1 指标体系 指标名称 指标描述 注册用户数近7天 最近一周内注册的用户数量。 注册用户数总数 统计周期内，总共注册的用户数量。

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自定义时间仅支持选择30天内的数据。 成员活跃概览 活跃用户数=使用联营Kit开通账号并登录使用的用户数（客户A+客户B+…） 总授权用户数=使用联营Kit开通的授权用户账号数（客户A+客户B+…） 用户活跃度=活跃用户数/总授权用户数 联营商品活跃数据 商家可以查看不同联营SaaS商

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查询用户物理带宽分析 功能介绍 查询Wi-Fi 6和非Wi-Fi 6设备质量看板分布。 调用方法 GET URL /v1/ci/enaasclient/openapi/wifi/metricdistribution/statistics 表1 请求Query参数列表 名称 类型 是否必选

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自定义图分析算法编程示例 自定义SSSP算法 # 导入必要的包 from hyg.analytics.graph import load_base_graph from hyg.analytics.model import pregel_types, PregelModel #

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查询播放画像信息接口 功能介绍 查询播放画像信息。 最大查询跨度1天，最大查询周期31天。 该接口仅支持查询FLV和RTMP流的在线人数。 接口约束 该接口暂只支持查询部署在新版视频直播服务上的 域名 的相关数据（不包含“华北-北京一”）。此约束条件仅适用于中国站。 调用方法 请参见如何调用API。

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用户基础分析模板 模板介绍 统计周期内，通过分析新用户注册情况、用户浏览店铺页面情况、用户访问店铺时长等，了解用户的基本情况。 图1 用户基础分析计算模板 指标体系 表1 指标体系 指标名称 指标描述 注册用户数近7天 最近一周内注册的用户数量。 注册用户数总数 截止到当前时间点，总共注册的用户数量。

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本方案为线下门店实现全域数字化，洞悉来店客流画像、趋势、规律，更好服务业务运营数字化。 客户的痛点： 门店到访客户的用户画像（客户所属的群组）不够清晰、准确 货架效率无法准确计算，门店选品缺少数据支持； 缺少终端数据来支撑新店开店速度及提升开店存活率； 通过本方案实现的业务效果： 准确定位用户画像，了解顾客偏好

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本和资源画像，并通过工作负载资源推荐等优化手段协助企业IT成本管理人员实现容器集群的提效降本诉求。 成本洞察 成本洞察基于真实账单和集群资源用量统计数据，通过自研的成本画像算法进行成本拆分，提供以部门、集群、命名空间、应用等维度的成本画像。成本洞察能够帮助成本管理人员分析集群成本

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阈值、源/目标AP信号差值等）以及不同的终端802.11v协议参数组合，建立行为基线。 终端画像训练：大数据识别与分析每个终端的漫游行为特征，结合基础画像的漫游引导效果，采用强化学习算法训练出每种终端款型的行为特征。 竞争力 相比传统统一策略的漫游引导，智能漫游差异化的引导改善了

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全链路诊断算法，提供参数面网络全链路的故障综合分析能力。 流量画像 通过对接轻量化网络流采集工具，可以实现无入侵、可常驻的训练过程观测，从采集的网络流量数据中识别训练作业业务特征和网络流量特征，包括流量亲和性分析、流量线性度劣化分析等，通过在根因推荐页面提供AI流量画像功能，来进

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异常检测学件服务，通过数据特征画像识别数据类型，自动推荐训练算法与特征，采用无监督、有监督和动态基线等进行联合检测，通过专家经验对训练与检测进行调优，得到最终检测结果。模型训练完成后，可以将特征画像的结果、特征和参数、模型和参数都保留下来。后面仅需要使用新的数据，重训练模型，不用再重新做特征分析和模型分

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数据探索 数据探索介绍 数据探索是针对当前数据源的数据进行挖掘和分析，主要聚焦在特征的分布范围、统计以及特征齐全度等，使用户能够更了解数据，进而指导在特征工程以及相关算法的配置。 数据探索是一个离线分析任务，任务有对应的启动时间，由于增量数据会实时入库，因此可以通过定时执行数据探索任务来覆盖增量数据。

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成本洞察基于真实账单和集群资源用量统计数据，通过自研的成本画像算法进行成本拆分，提供以部门、集群、命名空间、应用等维度的成本画像。成本洞察能够帮助成本管理人员分析集群成本开销、资源使用状况，识别资源浪费，为下一步的成本优化提供输入。 成本洞察从Region视角和集群资源视角展示用户的容器成本使用情况。其中：

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步骤4：异常用户分析 该章节为您介绍如何分析异常用户。 操作步骤 打开“控制面板 > 管理工具 > 计算机管理”。 在左侧导航树中，选择“本地用户和组 > 用户”，查看主机是否存在异常用户。 在左侧导航树中，选择“本地用户和组 > 组”，检测组是否存在异常。 检测主机内的异常用户目录下

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KhopSample K跳算法 ShortestPathSample 最短路径算法 AllShortestPathsSample 全最短路径算法 FilteredShortestPathSample 带一般过滤条件最短路径 SsspSample 单源最短路径算法 ShortestPa

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服务支持使用哪些算法对图进行分析？ 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。 支持在查询编辑器页面使用算法对图进行分析，当前支持的算法列表如下图所示。 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

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