字符串相似度 概述 支持cosine、levenshtein、jaccard、最长公共子序列、minhash_sim、ssk、simhash_hamming_sim七种方法计算字符串的相似度。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataDF inputs为字典类型，da

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字符串相似度topN 概述 支持cosine、levenshtein、jaccard、最长公共子序列、minhash_sim、ssk、simhash_hamming_sim七种方法计算 文章的相似度 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataDF inputs为字典类型

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紧密中心度算法（closeness） 功能介绍 根据输入参数，执行紧密中心度算法。 紧密中心度算法（Closeness Centrality）计算一个节点到所有其他可达节点的最短距离的倒数，进行累积后归一化的值。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/h

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子图匹配算法（subgraph matching） 功能介绍 根据输入参数，执行subgraph matching算法。 子图匹配（subgraph matching）算法的目的是在一个给定的大图里面找到与一个给定小图同构的子图，这是一种基本的图查询操作，意在发掘图重要的子结构。

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中介中心度算法（betweenness） 功能介绍 根据输入参数，执行中介中心度算法。 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。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{g

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中介中心度算法（betweenness）(2.2.4) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 directed 否 是否考虑边的方向 Boolean true或者false true weight 否 边上权重 String 空或字符串 *

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紧密中心度算法（Closeness Centrality） 概述 紧密中心度算法（Closeness Centrality）计算一个节点到所有其他可达节点的最短距离的倒数，进行累积后归一化的值。紧密中心度可以用来衡量信息从该节点传输到其他节点的时间长短。节点的“Closeness

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中介中心度算法（Betweenness Centrality） 概述 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

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如何快速搜索摄像机匹配的算法 登录MAP工具。 选择“基于款型匹配算法”。 在搜索框中输入摄像机型号，单击“搜索”，查询摄像机匹配的算法。 父主题： 常见问题

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度数关联度算法（Degree Correlation） 概述 度数关联度算法（Degree Correlation）计算所有边上起点和终点度数之间的Pearson关联系数，常用来表示图中高度数节点是否和高度数节点相连。 适用场景 度数关联度算法（Degree Correlation）适用于衡量图的结构特性场景。

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如何快速搜索算法匹配的摄像机 登录MAP工具。 选择“基于算法匹配款型”。 选择搜索方式后，输入算法名称/规格，单击“搜索”，查询算法匹配的摄像机。 父主题： 常见问题

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括号匹配 当光标靠近其中一个括号，匹配的括号就会高亮显示。您可以使用“Ctrl+Shift+\”跳转到匹配的括号。 父主题： 代码导航

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如何配置可以匹配任一字符串的实体？ 系统预置的“system.any”实体只能返回用户整句话，不能实现一句话中的某个槽位返回。如果需要单独获取一句话中的某个槽位，需要进行规则开发。 如果程序员说：加个按钮，长度5厘米，高度2厘米，按钮名称是点击；也可能说，加个按钮，按钮名称是点击

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ClusterCoefficientSample 聚类系数 BetweennessSample 中介中心度算法 EdgeBetweennessSample 边中介中心度 OdBetweennessSample OD中介中心度 SingleVertexCirclesDetectionSample 单点环路检测

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ROW ：在当前匹配第一行之后的下一行开始下一轮模式匹配 SKIP PAST LAST ROW ：在当前匹配的最后一行之后的下一行开始下一轮匹配 SKIP TO FIRST variable：从当前匹配的第一个variable开始下一轮匹配 SKIP TO LAST variable

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三角计数算法（Triangle Count） 聚类系数算法（Cluster Coefficient） 中介中心度算法（Betweenness Centrality） 边中介中心度（Edge-betweenness Centrality） OD中介中心度（OD-betweenness Centrality） 单点环路检测（Single

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最近邻域数 在UserCF算法中使用，生成的相似度矩阵中为每个用户保留的若干个最相似用户。默认为100。 最小交叉度 物品和物品之间被同一用户行为记录的数量，计算相似度时，过滤掉共同记录小于最小交叉度的item。 默认值：1。 物品活跃度 物品过滤用户的活跃度阈值。 取值范围：1-10000。

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三角计数算法（triangle_count） 紧密中心度算法（closeness） 中介中心度算法（betweenness） 边中介中心度（edge_betweenness） OD中介中心度（od_betweenness） 单点环路检测（single_vertex_circles_detection） topicrank算法（topicrank）

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string2[, integer]) 将字符串 STRING1 按照 STRING2 正则表达式的规则拆分，返回指定 INTEGER1 处位置的字符串。 正则表达式匹配组索引从 1 开始， 0 表示匹配整个正则表达式。此外，正则表达式匹配组索引不应超过定义的组数。 例如 REGE

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剪切字符串 概述 “剪切字符串”算子，截取已有字段的值，生成新的字段。 输入与输出 输入：需要截取的字段 输出：截取后生成的新字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 被截取的字段 配置被截取字段相关信息： 输入字段名：配置输入字段名，需填写上一个转换步骤生成的字段名。

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arr[180]; } var; 要在一个VARCHAR宿主变量中存储一个字符串，该宿主变量必须被声明为包含零字节为终止符长度的字符串。字段arr存放以零字节为终止符的字符串，字段len存放存储在arr中的字符串的长度，计算长度时不包括终止符。当宿主变量被用于一个查询的输入时，如果s

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