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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 是否必选 说明 类型 取值范围
Correlation） 概述 度数关联度算法（Degree Correlation）计算所有边上起点和终点度数之间的Pearson关联系数，常用来表示图中高度数节点是否和高度数节点相连。 适用场景 度数关联度算法（Degree Correlation）适用于衡量图的结构特性场景。 参数说明
在“图管理”页面，您可以查看所创建图的详细信息。 操作步骤 在“图管理”页面，单击“图名称”前的，可以查看图的详细信息，如图1所示。 图1 图相关信息 在图管理列表中，在对应图右侧的“操作”列，单击“更多”可对图进行例如启动、停止、删除、升级图等一系列管理图操作，如图2所示。 图2 管理图操作
JDBC连接字符串”即为Cypher API的URL。 prop Properties对象，包含连接GES API所需的各项配置，详见表2。 表2 Properties参数说明 参数 参数说明 X-Auth-Token 通过IAM鉴权接口获取到的token。 parse-json
三角计数算法（Triangle Count）统计图中三角形个数。三角形越多，代表图中节点关联程度越高，组织关系越严密。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id
name）和账号ID（domain_id），所以需要先在管理控制台上获取到账号ID。账号ID获取步骤如下： 登录管理控制台。 鼠标移动至用户名，在下拉列表中单击“我的凭证”。 在“API凭证”页面的查看“账号名”和“账号ID”。 图1 获取账号名和ID 父主题： 附录
IP 地址，然后再允许执行操作。下表显示了适用于GES服务特定的条件键。 表1 GES请求条件 GES条件键 运算符 描述 g:CurrentTime Date and time 接收到鉴权请求的时间。 说明： 以 ISO 8601 格式表示，例如：2012-11-11T23:59:59Z。
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 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明
ID名称本身包含英文逗号时，请用 , 代替英文逗号，防止识别出现错误。 过滤条件列表 ：执行重复的过滤条件列表，数组的每个元素分别对应每一层要做的查询和过滤条件。 图2 过滤条件列表 您需要设置以下参数： 跳数：想要过滤的条件数。 过滤条件：和跳数的数量相对应，即有几个跳
操作步骤 进入图引擎编辑器页面，详细操作请参见访问图引擎编辑器。 在算法分析区，你可以选择算法，并设置参数。 图引擎服务支持的算法如算法一览表所示，详细算法介绍请参见算法参考。 图1 设置算法参数 对于用source（节点ID） 和target参数进行查询的算法，例如persona
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。
问地址，计费模式，创建时间。 “内网访问地址”可单击查看，该地址是访问图实例的浮动IP，通过单击该IP地址您可以查看访问图实例的物理IP列表。为了防止浮动IP切换造成业务闪断，推荐您通过轮询的方式使用物理IP访问图实例。 方式1：单击“图名称”前的 ，页面下方将会显示该图的信息，
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 表1 路径参数 参数 是否必选 类型
persistence testImportGraphPersistence 导入图 testClearGraphPersistence 清空图 父主题： 持久化版样例
persistence testImportGraphPersistence 导入图 testClearGraphPersistence 清空图 父主题： 持久化版样例
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
默认开启：表示启动双滑块，开始和结束的时间滑块同时移动，滑块表示的时间窗长度不变。 关闭后：表示启动单滑块。 当启动单滑块且播放方向为正向时，开始时间的滑块固定，结束时间滑块在时间轴上后移。 当启动单滑块且播放方向为反向时，结束时间的滑块固定，开始时间滑块在时间轴上前移。 表示画布展
显示在可选组员里，选择加入该用户组的组员，选中的组员会显示在右侧的已选中框内。 单击“用户名称/ID”左侧的，可一次性选中本页的所有组员或清空所有组员。 如果因为权限不足导致未找到对应的IAM用户，可参考用户详情章节进行手动导入IAM用户。 图2 创建用户组 单击右下角“保存”，
型动态图的表示形式粒度最细，保留信息更加全面。 本服务支持连续型动态图的建模方式： 例如图2，此图数据由3个点和3条边组成，Vivian、P1和P2表示点，（Vivian，P1）、（Vivian，P2）和（Vivian、Vivian）表示边，Person、Place表示点的类型（
ges_metadata object 存储metadata的消息信息的对象。 表4 ges_metadata 参数 是否必选 参数类型 描述 labels 是 Array of labels objects label列表 表5 labels 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否 String
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