可以缓存到D CS Memcached实例，提高网站的访问性能。 数据库前端缓存。 在动态系统中存在对大量数据读多写少的场景，如社交、博客网站大量查询用户信息、好友信息、文章信息等。为了减少磁盘数据库负载，提升性能，这些经常需要从数据库读取的数据，可以缓存在Memcached中。 适宜缓存的数据主要有：

查看更多 →

知识图谱 的数据存储在图数据库，图数据库基本数据类型包含点和边。 点代表实体。如交通网络中的车辆、通信网络中的站点、电商交易网络中的用户和商品、互联网中的网页等。 边代表关系。如社交网络中的好友关系、电商交易网络中用户评分和购买行为、论文中作者之间的合作关系、文章之间的索引关系等。 知识图谱

查看更多 →

网络中的站点、电商交易网络中的用户和商品、互联网中的网页等。 边 图数据模型中的边代表关系。如社交网络中的好友关系、电商交易网络中用户评分和购买行为、论文中作者之间的合作关系、文章之间的索引关系等。 Gremlin Gremlin是Apache TinkerPop开源的图计算框架

查看更多 →

GES服务适用于互联网应用、知识图谱应用、社交网络、金融风控应用、城市工业应用、企业IT应用等场景。 互联网应用 在移动互联网时代，面对庞大的社交关系，媒体传播网络，GES可以帮助客户快速、有效的发现海量数据中隐含的信息。 该场景能帮助您实现以下功能。 推荐好友、商品或资讯 通过好友关系、用户画像、行为相

查看更多 →

说明用户的社交影响力越大，可以作为社交媒体平台用户活跃度的重要指标。 人均关注数：通常情况下，人均关注数越高，说明用户对社交媒体平台上的内容越感兴趣，可以作为社交媒体平台用户活跃度的重要指标。 人均好友数：通常情况下，人均好友数越高，说明用户的社交圈子越大，可以作为社交媒体平台用户活跃度的重要指标。

查看更多 →

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 共同邻居算法（Common Neighbors）适用于电商、社交等多领域的推荐场景。 参数说明 表1 共同邻居参数说明

查看更多 →

的交集），直观的发现与两个群体共同联系的对象，如发现社交场合中的共同好友、消费领域共同感兴趣的商品、社区群体共同接触过的人，进一步推测两点集合之间的潜在关系和联系程度。 适用场景 点集共同邻居算法适用于进行关系发掘、产品/好友推荐等图分析技术。 参数说明 表1 Common Neighbors

查看更多 →

Prediction）给定两个节点，根据Jaccard度量方法计算两个节点的相似程度，预测节点之间的紧密关系。 适用场景 关联预测算法（Link Prediction）适用于社交网上的好友推荐、关系预测等场景。 参数说明 表1 关联预测算法（Link Prediction）参数说明 参数 是否必选

查看更多 →

点又称作节点（Node），边又称作关系（Relationship），点和关系是最重要的实体。 图数据模型中的点代表实体，如交通网络中的车辆、通信网络中的站点、电商交易网络中的用户和商品、互联网中的网页等。 图数据模型中的边代表关系，如社交网络中的好友关系、电商交易网络中用户评分和购买

查看更多 →

社交分享定制 - (NSView *)socialShareView:(HWMSDKMeetingInfoModel* )confInfo; 接口描述 该接口用于分享会议拦截处理。实现代理后会拦截SDK调起分享界面的方法，如下图红框标注。 图1 分享拦截SDK弹窗 注意事项 如果

查看更多 →

社交媒体运营 对接社交媒体（Facebook帖子、X (Twitter)推文、YouTube视频），进行社交媒体运营。 运营企业账号 处理多媒体消息 处理企业账号消息 父主题： 租户管理员指南

查看更多 →

社交账号 社交账号登录绑定手机号 社交账号注册并绑定手机号 获取用户已绑定的社交账号列表 社交账号解绑 父主题： 用户类接口

查看更多 →

社交分享定制 shareConf:isAnonymous:inCtrl 接口描述 该接口用于分享会议拦截处理。实现代理后会拦截SDK默认的分享弹窗，如下图红框标注。 图1 分享拦截SDK弹窗 注意事项 如果实现该协议方法，则会中调用分享功能，会回调到该方法。 shareConf:

查看更多 →

配置社交媒体参数 登录华为乾坤控制台。 切换到高级参数配置模式。 单击页面左上角按钮，单击“我的服务 > 云管理网络”，进入云管理网络服务首页。 单击右上角的“ > 高级配置”，进入高级配置页面。 在高级配置界面选择“策略 > 准入 > 准入资源 > 外部数据源 > 社交媒体参数

查看更多 →

点。找到的子图称为起点的“ego-net”。k跳算法会返回ego-net中节点的个数。 适用场景 k跳算法（k-hop）适用于关系发现、影响力预测、好友推荐等场景。 参数说明 表1 k跳算法（k-hop）参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 k 是 跳数 Integer

查看更多 →

个人社交认证源 微信认证登录 支付宝认证登录 微博认证登录 QQ认证登录 父主题： 集成认证源

查看更多 →

使用DCS实现视频直播弹幕和社交网站评论的功能 方案概述 应用场景 视频、直播弹幕展示和社交网站评论回复等场景，要求时效性高，互动性强，类似这样的业务对平台的系统时延有着非常高的要求。如果使用关系型数据库，会涉及到按评论时间逆排序，随着评论越来越多，排序效率越来越低，且并发频繁。

查看更多 →

Vertex Sets） 用于发现两个点集之间的最短路径。适用于互联网社交、金融风控、路网交通、物流配送等场景下的区块之间关系分析。 关联路径（n-Paths） 该算法用于寻找图中两节点之间在k层关系内的n条路径。适用于关系分析、路径设计、网络规划等场景。 紧密中心度（Closeness

查看更多 →

系统自动生成的id，可通过查询用户绑定的社交账号列表接口获取。 响应参数 状态码： 400 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 错误码。 error_msg String 错误详情。 请求示例 通过绑定社交账号时自动生成的id解绑社交账号。 POST h

查看更多 →

企业社交认证源 钉钉认证登录 WeLink 认证登录 企业微信认证登录 飞书认证登录 泛微eteams认证登录 父主题： 集成认证源

查看更多 →

配置组织社交认证源 OrgID支持配置多种第三方认证源，包括组织社交认证源和组织认证源，为组织用户登录OrgID提供便利。组织创建者或组织管理员可以根据组织需要添加、修改和删除认证源。组织社交认证源包括钉钉、企业微信和Welink，下面以Welink为例说明组织社交认证源的配置方

查看更多 →