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在欧洲地区有业务的用户，可以选择“欧洲-巴黎”区域。 云服务之间的关系 如果多个云服务一起搭配使用，需要注意： 不同区域的弹性云服务器、关系型数据库、对象存储服务内网不互通。 不同区域的弹性云服务器不支持跨区域部署在同一负载均衡器下。 资源的价格 不同区域的资源价格可能有差异，请参见华为云服务价格详情。
似度越大，标签越容易传播。 Louvain算法 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。 关联预测（Link 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。
平均导入速率 统计图实例导入点或者边的平均速率。 单位：count/s 0~400000 值类型：Float GES实例 ges004_request_count 请求个数 统计图实例接收的请求个数。 单位：count 建议>=0 值类型：Integer GES实例 ges00
似度越大，标签越容易传播。 Louvain算法 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。 关联预测（Link 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。
平均导入速率 统计图实例导入点或者边的平均速率。 单位：count/s 0~400000 值类型：Float GES实例 ges004_request_count 请求个数 统计图实例接收的请求个数。 单位：count 建议>=0 值类型：Integer GES实例 ges00
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
区分大小写）。 聚集函数 目前支持count、collect两个聚集函数。 函数名 支持的最低版本 释义 举例 count 2.2.17 求结果总数 match (n) return count(*) match (n) return count(n.userid) collect
Cypher查询输入函数的大小写不敏感（即不区分大小写）。 聚集函数 函数名 支持的最低版本 释义 举例 count 2.2.17 求结果总数 match (n) return count(*) match (n) return count(n.userid) collect 2.2.17 将结果聚集为列表 match
根据输入参数，执行Louvain算法。 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。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
平均导入速率 统计图实例导入点或者边的平均速率。 单位：count/s 0~400000 值类型：Float GES实例 1分钟 ges004_request_count 请求个数 统计图实例接收的请求个数。 单位：count 建议>=0 值类型：Int GES实例 1分钟 ges
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。
根据输入参数，执行infomap算法。 infomap算法是一种基于信息论的社区发现算法，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，其优化目标为找到最优的社区结构，使节点的层次编码长度最小。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
权限管理 创建用户并使用GES服务 策略权限 角色权限 云服务委托权限过大优化
随着上云企业越来越多，企业对用云成本问题也越发重视。使用图引擎服务时，如何进行成本管理，减轻业务负担呢？本文将从成本构成、成本分配、成本分析和成本优化四个维度介绍成本管理，帮助您通过成本管理节约成本，在保障业务快速发展的同时获得最大成本收益。 成本构成 使用图引擎服务时，成本主要包括两个方面：
点集全最短路（all_shortest_paths_of_vertex_sets） 连通分量（connected_component） 三角计数算法（triangle_count） 紧密中心度算法（closeness） 中介中心度算法（betweenness） 边中介中心度（edge_betweenness） O
"data_type" : "enum", "name" : "Gender", "type_name_count" : "2", "cardinality" : "single" }, { "type_name1"
[1,2,3] as p with 支持 match (n) with labels(n) as label, count(*) as count where count > 10 return * where 支持 match (n:movie) where n.movieid >
[1,2,3] as p with 支持 match (n) with labels(n) as label, count(*) as count where count > 10 return * where 支持 match (n:movie) where n.movieid >
ubject-Token的值即为Token。 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 schema_count Integer 元数据返回个数。请求失败时，字段为空。 schema_list Array of schema_list objects
连通分量算法（Connected Component） 度数关联度算法（Degree Correlation） 三角计数算法（Triangle Count） 聚类系数算法（Cluster Coefficient） 中介中心度算法（Betweenness Centrality） 边中介中心度（Edge-betweenness
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