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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 是否必选 说明
Path）用以解决图论研究中的一个经典算法问题，旨在寻找图中两节点之间的最短路径。 适用场景 最短路径算法（Shortest Path）适用于路径设计、网络规划等场景。 参数说明 表1 最短路径算法（Shortest Path）参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source
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 表1 路径参数
面。在性能监控页面展示以下这些性能指标的趋势，其中包括: CPU使用率（%） 内存使用率（%） 磁盘使用率（%） 磁盘I/O（KB/s） 网络I/O（KB/s） tomcat连接数使用率（%） swap盘使用率（内存版） jvm堆内存使用率 读请求运行队列长度（内存版） 读请求阻塞队列长度（内存版）
图实例运维监控 GES为用户提供了一个多维度运维监控的界面，为客户图实例的稳定运行提供保驾护航的能力。该功能对图实例所使用磁盘、网络、OS指标数据，集群运行关键性能指标数据进行收集、监控、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。 图实例运维监控面板只支持：2
动态图数据格式 在大多数实际生活场景中，实体以及关系是动态变化的（如疫情传播网络、转账关系等），这些时序、变化背后蕴含的信息会对结果产生重要影响，因此需要采用动态图对其进行数据建模、存储和动态分析。本服务对动态图的相关能力进行了支持。 图1 动态图示例 本章节重点介绍动态图数据格
graph. 清空图失败 网络波动问题建议重试下。 若继续失败，则根据errorMessage查看错误信息联系技术支持人员。 400 GES.8013 Failed to incrementally import data to the graph. 增量导入图失败 网络波动问题建议重试下。
“区域”即集群工作区域，在页面左上角下拉栏选择，使用默认“华北-北京四”区域即可。 在创建图页面单击“自定义创建”tab页进入自定义创图界面。 设置图相关信息： 图名称：使用系统默认名称即可。图创建后不支持修改图名称。 GES软件版本：默认选择服务最新版本。 虚拟私有云：若您的账号下有
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。 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
如果一个PageRank值很高的网页链接到其他网页，那么被链接到的网页的PageRank值会相应地提高。 适用场景 PageRank算法适用于网页排序、社交网络重点人物发掘等场景。 参数说明 表1 PageRank算法参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 alpha 否 权重系数(又称阻尼系数)
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。 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
rsonalRank算法在随机行走中的每次跳转会以（1-alpha）的概率返回到source节点，因此可以基于source节点个性化地计算网络节点的相关性和重要性。（PersonalRank值越高，source节点的相关性/重要性越高）。 适用场景 PersonalRank算法适
nvergence）。 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。 迭代次数越大，算法运行时间越长。在固
可用区内在逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。一个区域中的多个可用区之间通过高速光纤相连，以满足用户跨可用区构建高可用性系统的需求。 项目 华为云的区域默认对应一个项目，这个项目由系统预置，用来隔离物理区域间的资源（计算资源、存储资源和网络资源），以默认项目为单位进行
实例中主节点的平均磁盘使用率。 0%～100% 5min 集群磁盘I/O 实例中主节点磁盘的平均磁盘I/O数值。 ≥ 0KB/s 5min 集群网络I/O 实例中主节点网卡的平均网络I/O数值。 ≥ 0KB/s 5min tomcat连接数使用率 实例中主节点HTTP连接数使用率。 0%～100% 5min
Centrality”越大，其在所在图中的位置越靠近中心。 适用场景 紧密中心度算法（Closeness Centrality）适用于社交网络中关键节点发掘等场景。 参数说明 表1 紧密中心度算法（Closeness Centrality）参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围
GES实例 ges023_bytes_in 网络输入吞吐量 统计每秒从网络输入每个图实例的数据总量。 单位：Byte/s 建议>=0 值类型：Float GES实例 ges024_bytes_out 网络输出吞吐量 统计从每个图实例每秒发送到网络的数据总量。 单位：Byte/s 建议>=0
具体操作步骤如下： 在左侧“动态图”操作区的“群体演化”模块内填写参数。 开始和结束的时间以及属性值在上述章节时间轴设置中已经设置完成，如果要修改参数，单击当前输入框或左下方按钮，在弹出的“时间轴设置”框内填写，此处不可填写。 sources：表示群体内包含的节点ID，最多可以输入十万个节点，节点之间需要用逗号隔开。
图创建时间（UTC时间）。 updated String 图更新时间（UTC时间）。 private_ip String 图实例私有网络访问浮动IP地址，通过该IP用户可以通过私有网络中已部署的弹性云服务器对图实例进行访问。 public_ip String 图实例公网访问地址，通过该IP用户可以从互联网对图实例进行访问。
对象存储服务价格详情。 公网流量 GES支持绑定公网IP，所需费用按照虚拟私有云（VPC）服务的EIP计费规则进行计费；GES在华为云内部网络产生的流量不计费。 图引擎服务计费详情及样例，请参见产品价格详情。您可以通过图引擎服务提供的价格计算器，选择您需要的图规格，快速计算出创建图的参考价格。
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