原理描述

描述涉及算法原理。

• MCE算法

  MCE（Maximal Clique Enumeration，极大团）算法是在大规模图数据中，精确求解所有的极大团，其中极大团的定义如下：团是图中一个两两之间有边的顶点集合。如果一个团不被其他任何一个团包含，那么这个团即为极大团。

• MSSP算法

  MSSP（Multiple Sources Shortest Path，多源最短路径）算法，是最短路径领域的基础算法，是指给定图数据集和指定部分节点，计算图中所有节点到给定节点的最短路径距离。

• PageRank算法

  PageRank，网页排名算法是Google公司所使用的对其搜索引擎搜索结果中的网页进行排名的一种算法，也是图计算及推荐领域的基础算法。PageRank本质上是一种以网页之间的超链接个数和质量作为主要因素粗略地分析网页的重要性的算法。其基本假设是：更重要的页面往往更多地被其他页面引用（或称其他页面中会更多地加入通向该页面的超链接）。

• Betweenness（介数中心性）

  Betweenness（介数中心性）算法计算图中介数中心性值最大的K个结点，是网络中心性重要的度量参数之一，同时也是图计算领域的基础算法。介数中心性算法的目的是衡量图中每一个结点与其它结点之间的互动程度，经过结点的最短路径数越多，该结点的介数中心性值越大，结点在图中的重要性也就越高。结点的介数中心性值是基于图中最短路径经过该结点的次数计算，最后选取图中介数中心性值最大的K个结点，输出这K个结点的编号和介数中心性值。