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、分析，及时暴露数据库中关键故障及性能问题，指导客户进行优化解决。 图实例运维监控看板只支持2.3.17及以上版本的图。 一万边规格为开发学习类型，暂不支持运维监控看板。 持久化版图数据库，暂不支持图实例监控。 图实例运维监控页面 登录图引擎服务管理控制台。在左侧导航栏，选择“图管理”。
在海量知识中快速关联查询秒级响应，搜索结果更准确。 知识梳理 通过图上分析计算，合并相似本体，进行知识消岐。 学习路径的识别及推荐 通过知识点的先修关系，识别学习路径，针对薄弱知识点进行学习路径推荐。 金融风控应用 面对层出不穷、复杂多样的个人和群体行为，帮助客户挖掘出潜在的风险，为客户保驾护航。
产品优势 大规模 高效的数据组织，让您更有效的对百亿节点千亿边规模的数据进行查询与分析。 高性能 深度优化的分布式图形计算引擎，为您提供高并发、秒级多跳的实时查询能力。 查询分析一体 查询分析一体化，提供丰富的图分析算法，为关系分析、路径的规划、营销推荐等业务提供多样的分析能力。
功能介绍 根据输入参数，执行label_propagation算法。 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
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
开启该选项，图实例分布在不同可用区（AZ）增强可靠性。 用途 创建图的用途。 “企业生产”：支持高可靠，高并发，适合企业生产及大规模应用时使用。 “开发学习”：完整功能体验，适合开发者学习使用。 产品类型 可选的产品类型。 内存版：容量有限，最大可支持到百亿边。基于内存存储和计算，预置丰富的算法，支持Gremlin和Cypher查询语言。
请求示例 订阅scenes应用场景分析能力，订阅的具体场景名称为12345工单关联分析，要订阅的application名字列表为"动态高纬关系深度分析"。 POST /v2/{project_id}/graphs/{graph_id}/scenes/register { "scenes"
取消订阅scenes场景应用分析能力，取消订阅的具体场景名称为12345工单关联分析，取消订阅的application名字列表为"动态高纬关系深度分析"。 POST /v2/{project_id}/graphs/{graph_id}/scenes/unregister { "scenes"
任务中心 2018年10月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 新增一万边图规格 一万边图规格，价格便宜，主要针对高校学生及开发者学习使用。 商用 自定义创建图 2 新增权限控制能力，在管理面细粒度控制用户权限 增加GES Administrator和GES Operator角色。
完成，如果要修改参数，单击画布左下方进行设置在时间轴设置框内填写，此处不可填写。 sources：指定单个节点作为起始节点ID。 k：拓展深度，表示要拓展的最大级数，取值范围为1-100，默认值为3。 directed：拓展方向（是否考虑边的方向）取值为true或false，默认true。
填写，此处不可填写。 source：指定单个节点作为起始节点ID。 targets：终点节点ID集合（可设置多个终点节点ID）。 k：拓展深度，表示要拓展的最大级数，取值范围为1-100，默认值为3。 strategy：运行的算法策略，取值为shortest或foremost。
loseness Centrality”越小，其所在图中的位置越中心。 标签传播（Label Propagation） 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
表5 parameters参数说明 参数 是否必选 类型 说明 source 是 String 起始节点id。 k 否 Integer 拓展深度，取值范围：1-100，默认值为3。 directed 否 Boolean 拓展方向，取值为true或false，默认值为true。 响应参数
社区数量搜索空间，多个整形值用","隔开，最多不超过100个，每个整形值的范围为[1,10000]。 learning_rate 否 Double 模型学习率，取值大于0，默认为0.01。 响应参数 参数 类型 说明 errorMessage String 系统提示信息，执行成功时，字段可能为空。执行失败时，用于显示错误信息。
loseness Centrality”越小，其所在图中的位置越中心。 标签传播（Label Propagation） 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
社区数量搜索空间，多个整形值用","隔开，最多不超过100个，每个整形值的范围为[1,10000]。 learning_rate 否 Double 模型学习率，取值大于0，默认为0.01。 holdout_rate 否 Double 交叉验证所需的验证集占数据集比例，取值范围为(0,1)，默认值为0
directed 否 Boolean 是否考虑边的方向，取值为true 或false，默认值为false。 k 否 Integer 最大深度，取值范围在1-100，包括1和100，默认值为3。 strategy 否 String 运行的算法策略。取值为：shortest，foremost，fastest。
Nana”，个数不大于100000。 1000 directed 否 是否考虑边的方向 Boolean true 或false，布尔型。 false k 否 最大深度 Integer 1-100，包括1和100 3 strategy 否 运行的算法策略 String 取值范围：shortest，foremost，fastest。
聚类系数算法（Cluster Coefficient） 概述 聚类系数表示一个图中节点聚集程度的系数。在现实的网络中，尤其是在特定的网络中，由于相对高密度连接点的关系，节点总是趋向于建立一组严密的组织关系。聚类系数算法（Cluster Coefficient）用于计算图中节点的聚集程度。
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