中软国际数据治理专业服务解决方案实践

算法参考 算法一览表 PageRank算法 PersonalRank算法 k核算法（k-core） k跳算法（k-hop） 最短路径算法（Shortest Path） 全最短路算法（All Shortest Paths） 带一般过滤条件最短路径（Filtered Shortest

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查找算法 ModelArts提供查找算法功能帮助用户快速查找算法。 操作一：按照名称、镜像、代码目录、描述、创建时间筛选的高级搜索。 操作二：单击右上角“刷新”图标，刷新算法列表。 操作三：自定义列功能设置。 图1 查找算法 如果需要对算法排序，可单击表头中的箭头进行排序。 父主题：

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单击在线编辑栏的“算法编辑”，可在线编辑算法文件，具体请参考在线编辑算法。 在线编辑算法 平台提供算法编辑器，在创建成功的算法名称后“在线编辑”栏单击“算法编辑”，或单击算法详情页右上角的“算法编辑”，进入该算法的在线编辑页面。如图6 在线编辑算法，界面左侧显示的是该算法包内的所有算法文件，

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算法管理 算法创建 算法详情 父主题： 仿真服务

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查询数据处理的算法类别 功能介绍 查询数据处理的算法类别。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/processor-tasks/items

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模型选择 目前，学件已经集成了几十维到上百维不同种类的特征库，源于历史各类Case和通用KPI异常检测的算法库。通过数据的特征画像，可以实现自动化的特征推荐和算法推荐。 单击“特征画像”左下方的“模型选择”。 新增“模型选择”内容，如图1所示。 图1 模型选择 单击“模型选择”代码框左侧的图标，运行代码。

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KPI异常检测学件服务 创建项目 数据集 模型训练 模型管理 推理服务 父主题： 学件开发指南

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在样式页面对组件的样式进行配置。 保存或保存并发布大屏。 完成大屏制作之后，单击大屏编辑页面右上侧的“保存并发布”或“保存”。 保存：保存大屏之后，在大屏页面大屏不具有查看大屏功能。 在保存的页面输入大屏的名称。 图10 保存大屏 大屏名称不能为空，只允许输入长度为1到32位由数字、中文

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多层嵌套异常检测学件 创建项目 样例数据导入模型训练服务 模型训练 模型测试 父主题： 学件开发指南

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varbinary 使用给定的key计算二进制块的HMAC值（采用 sha512）。 CRC32、MD5、SHA1算法在密码学场景已被攻击者破解，不建议应用于密码学安全场景。 父主题： HetuEngine SQL函数和操作符说明

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为了避免算法推理内部可能出现的内存拷贝，在调用模型管家Process接口时，建议输入数据（输入数据一般可直接使用框架传入的内存，该内存是由框架通过HIAI_DMalloc申请得到）及输出数据都通过HIAI_DMalloc接口申请，这样就能够使能算法推理的零拷贝机制，优化Process时间。如果在推理前需要进行DVPP处理，DVPP的输入内

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instant DDL过程中读取数据 允许 允许 允许 允许 DDL过程中写入数据 不允许 允许（短暂时间不允许） 允许（短暂时间不允许） 允许 额外空间占用 大 小（需要rebuild会略高） 大 小 执行时间 非常长 长 非常长 短 复制延迟 大 大 小 小 父主题： MySQL

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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。 适用场景 子图匹配（subgraph matching）算法适用于社交网络分析、生物信息学、交通运输、群体发现、异常检测等领域。

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为了避免算法推理内部可能出现的内存拷贝，在调用模型管家Process接口时，建议输入数据（输入数据一般可直接使用框架传入的内存，该内存是由框架通过HIAI_DMalloc申请得到）及输出数据都通过HIAI_DMalloc接口申请，这样就能够使能算法推理的零拷贝机制，优化Process时间。如果在推理前需要进行DVPP处理，DVPP的输入内

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高效数据压缩算法相关参数 pca_shared_buffers 参数说明：类似于shared_buffers，用于设置页面压缩块地址映射管理buffer的大小。 该参数属于POSTMASTER类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围：最小值64K，最大值16G。 如果设置值小于64K，设置报错。

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在ModelArts控制台“算法管理>我的算法”页面，单击待发布的算法名称，进入算法详情页。 在算法详情页的右上角单击“发布”，可以将自己的算法发布到AI Gallery，分享给其他用户。 在发布资产版本页面，输入发布参数后，单击“发布”。 如果是已有资产，本次发布是为了更新资产版本。 在“发布方式”中选择

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发布免费算法 在AI Gallery中，您可以将个人开发的算法免费分享给他人使用。 前提条件 在ModelArts的算法管理中已准备好待发布的算法。创建算法的相关操作请参见创建算法。 创建算法时，算法代码存储的OBS桶内不能存在文件和文件夹重名的情况，这样算法可能会发布失败。如果算法发布成功，则代码开放会失败。

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Louvain算法 概述 Louvain算法是基于模块度的社区发现算法，该算法在效率和效果上都表现较好，并且能够发现层次性的社区结构，其优化目标是最大化整个社区网络的模块度。 适用场景 Louvain算法适用于社团发掘、层次化聚类等场景。 参数说明 表1 Louvain算法参数说明 参数

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算法，您需要将AI Gallery的算法订阅至您的ModelArts中。 查找算法 为了获得匹配您业务的算法，您可以通过多个入口区查找算法。 在ModelArts控制台，“算法管理>我的订阅”中，单击“前往AI Gallery订阅更多算法”，可跳转至“AI Gallery”页面，查找相应的算法。

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搜索算法 贝叶斯优化(SMAC) TPE算法 模拟退火算法(Anneal) 父主题： 自动模型优化（AutoSearch）

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模型大小，单位为字节(Byte)。 model_train_dataset String 模型训练数据集。 model_dataset_format String 使用模型需要的数据集格式。 model_description_url String 模型描述链接。 parameter

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