自由度的算法

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RSA算法 背景信息 安全多方算法无法处理client掉线问题，且server不可信时，仍存在一定的安全风险。 算法原理 采用Random Secure Averaging（RSA）算法，基于Google的安全聚合方案，引入邻居选择策略，解决掉线问题。并在保证算法安全性的基础上，降低算法计算复杂度。

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在已有的Notebook中编写代码直接构建模型。 JupyterLab简介及常用操作 使用本地IDE开发模型 训练模型 选择算法 创建训练作业前需要先选择算法，可以订阅ModelArts预置的算法，也可以使用自己的算法。 选择算法 创建训练作业 创建一个训练作业，选择可用的数据集版本，并使用前面编写完成的训练脚本。训练完成后，将生成模型并存储至OBS中。

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单击“本地导入”，导入本地已下载的算法。 第二个APP状态栏将显示导入进度。 算法导入完成，单击第一个“APP状态”栏对应算法图标。 操作列显示可进行的操作，如图1所示。 单击“开启”，启用算法。 图1 安装并启用算法 导入License。 单击“本地导入”，导入本地已下载的License。

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personalrank算法(1.0.0) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 节点的ID。 String - - alpha 否 权重系数。 Double 0~1，不包括0和1。 0.85 convergence 否 收敛精度。 Double

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detection）,具体格式请见filters元素格式。 支持的算法： filtered_n_paths 返回结果 根据输入参数，执行指定算法，查询算法结果（根据算法请求返回的job_id，调用查询job_id接口获取算法结果）。 正常返回response { "data":

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迭代次数（iterations）和收敛精度（convergence）。 算法终止的条件：要么达到设置的最大迭代次数，要么满足收敛精度，满足其一即可。 一般来说，收敛精度设置得越小，迭代次数设置得越大，算法的效果越好。 在固定收敛精度的情况下，要想算法优先满足收敛精度，迭代次数设置得尽量大。 迭

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weight 关于迭代次数（iterations）和收敛精度（convergence）参数如何调节，请参考迭代次数和收敛精度的关系。 表2 reponse_data参数说明 参数 类型 说明 modularity Double 模块度。 community_num Integer 社团数量。

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声，使攻击者无法恢复本地数据。 针对全局隐私风险，在服务端给全局模型改变量加上差分噪声，使攻击者无法从全局模型改变量中恢复单个客户端数据。 算法效果 采用差分隐私算法提升了联邦学习隐私保护能力，但是由于差分隐私没有逆过程，会在一定程度上降低联邦模型的可用性。 算法效果测试结果如图

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topicrank算法（topicrank）(2.2.20) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 sources 是 节点的ID，支持多点输入，csv格式，逗号分割。 String 当前仅支持少于等于100000个 id输入。 - actived_p

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TopicRank算法 概述 TopicRank算法12345热线多维度话题排序算法之一。 适用场景 适用于政务12345热线投诉话题排序。 参数说明 表1 filtered circle detection参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 sources 是

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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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的关系描述和DAG图的构建。 开发者可以使用Workflow SDK开发工作流。对于熟练使用代码进行算法开发的开发者，会较快上手使用Workflow SDK进行工作流的开发，自由度也很高。 父主题： 如何开发Workflow

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PersonalRank算法 概述 PersonalRank算法又称Personalized PageRank算法。该算法继承了经典PageRank算法的思想，利用图链接结构来递归计算各节点的重要性。与PageRank算法不同的是，为了保证随机行走中各节点的访问概率能够反映出用户

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alpha决定跳转概率系数，也称为阻尼系数，是算法内的计算控制变量。 convergence为每次迭代各个点相较于上次迭代变化的绝对值累加和上限，当小于这个值时认为计算收敛，算法停止。 收敛精度（convergence）设置较大值时，迭代会较快停止。 注意事项 收敛精度（convergence）设置较大值时，迭代会较快停止。

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学习模型。 一站式开发平台使用指南 算法打包 将开发的代码和训练后的模型打包成算法包（RPM格式），以便发布到商城进行交易。 算法调试 将算法包安装到华为SDC上进行调试，验证算法的功能，从而确保发布到商城的算法的可用性。 父主题： 准备算法

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准备ITS800算法 算法文件命名规范（基于昇腾310） 命名规范：服务商名称_目标物体_A-版本号-32/64位算法标识符.tar.gz 举例：如fws_helmet_A-V1.0.0-1.tar.gz 服务商名称：建议使用服务商名称简写。 目标物体：建议使用目标物体的英文单词

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node2vec算法（node2vec）(1.0.5) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 P 否 回退参数。 Double 大于0 1 Q 否 前进参数。 Double 大于0 1 dim 否 映射维度。 Integer 1~200，包括1和200。

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今天，互联网恶意欺诈攻击更加多样化，更加隐蔽，防御难度与日俱增，依靠专家策略规则对抗的传统武功已开始力不从心，阿里云、腾讯云等各大门派都意图在人工智能算法领域探求解决之道。2019年，华为云算法创新Lab团队也凭借深厚内功，打出了智能算法对抗互联网欺诈攻击的第一招。本期展播，将向大家介绍构建于智能算法之上的互联网安全

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带过滤的n_paths算法（filtered_n_paths）(2.2.22) 概述 带过滤的n_paths算法是给定起始点source、目的点target、跳数k、路径数n、过滤条件filters，找出source和target间不多于n条的k跳无环路径。 算法名称：带过滤的n_paths

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共同邻居算法（Common Neighbors） 概述 共同邻居算法（Common Neighbors）是一种常用的基本图分析算法，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

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标签传播算法（Label Propagation） 概述 标签传播算法（Label Propagation）是一种基于图的半监督学习方法，其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系建图，节点包括已标注和未标注数据，其边表示两个节点的相似度，节点的

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应用场景：通用的压缩算法。 算法优势：联邦过程中，模型保持稳定，波动较小。 算法原理： 只同步不稳定的参数的梯度。稳定参数只参与本地梯度更新，不参与全局更新。 将判断为稳定的参数，进行冻结并引入冻结期。冻结一段时间后将参数解冻，参与更新并重新判断是否稳定。 父主题： 通用算法

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每一次发布Update版本，发布序列号增加1。 举例 1 0 0 32/64算法标识符：64位填写为1，32位填写为2。当前仅支持64位算法，因此需要填写为1。 算法文件命名规范（基于昇腾310） 命名规范：服务商名称_目标物体_A-版本号-32/64位算法标识符.tar.gz 举例：如fws_helmet_A-V1

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connected component）。 说明： 本算法计算得到的是弱联通分量。 度数关联度（Degree Correlation） 度数关联度算法计算所有边上起点和终点度数之间的Pearson关联系数，常用来表征图中高度数节点是否和高度数节点相连。 三角计数（Triangle Count）

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String 算法可用性。 state String 算法状态。 tags Array of Map<String,String> objects 算法标签。 attr_list Array of strings 算法属性列表。 version_num Integer 算法版本数量，默认为0

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数据结构和算法的现代化接口。 deal.II的主要目的是通过使用自适应网格和有限元程序中经常使用的多种工具类别，来实现现代有限元代码的快速开发。编写此类程序并非易事，成功的程序往往变得非常庞大和复杂。我们认为最好使用程序库来完成此工作，该程序库负责网格处理和细化，自由度的处理，网

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Node2vec算法 概述 Node2vec算法通过调用word2vec算法，把网络中的节点映射到欧式空间，用向量表示节点的特征。 Node2vec算法通过回退参数 P 和前进参数 Q 来生成从每个节点出发的随机步，带有BFS和DFS的混合，回退概率正比于1/P，前进概率正比于1

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k跳算法（k-hop） 概述 k跳算法（k-hop）从起点出发，通过宽度优先搜索（BFS），找出k层与之关联的所有节点。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。

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String 算法来源类型。 api_version String 算法api版本，标识新旧版。 is_valid String 算法可用性。 state String 算法状态。 tags Array of Map<String,String> objects 算法标签。 attr_list

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String 算法来源类型。 api_version String 算法api版本，标识新旧版。 is_valid String 算法可用性。 state String 算法状态。 tags Array of Map<String,String> objects 算法标签。 attr_list

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