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节点的“Closeness 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。
三角计数算法（Triangle Count） 概述 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。 适用场景 三角计数算法（Triangle Count）适用于衡量图的结构特性场景。
- k 否 采样个数 Integer 当图较大时，运行betweenness较慢，可以设置k，算法将从图中随机选取k各点，进行采样运算，k值越大约接近准确解。k不大于100000。
图1 获取账号名和ID 父主题： 附录
路径API 查询路径详情(1.1.6) 父主题： 内存版
命名空间 SYS.GES 监控指标 表1 图引擎服务监控指标 指标ID 指标名称 含义 取值范围 测量对象 ges001_vertex_util 点容量使用率 统计图实例的点容量使用率，其值为当前图点个数和图点容量的比值。
算法一览表 为满足用户各种场景需求，图引擎服务提供了丰富的基础图算法、图分析算法和图指标算法。算法简介如下表所示。
示例 输入参数coverage=0.00001，max_iterations=1000，计算得到带有不同标签的子图会展示在绘图区，节点颜色根据不同标签来区别，JSON结果会展示在查询结果区。 父主题： 算法参考
关联路径算法（n-Paths） 概述 关联路径算法（n-Paths）用于寻找图中两节点之间在层关系内的n条路径。 适用场景 关联路径算法（n-Paths）适用于关系分析、路径设计、网络规划等场景。
x graphName 关闭图 √ √ x graphName 启动图 √ √ x graphName 删除图 √ x x graphName 增量导入图 √ √ x graphName 导出图 √ √ x graphName 清空图 √ √ x graphName 升级图 √ √
历史查询 在运维监控页面左侧导航栏单击“监控>历史查询”，进入历史查询页面，该页面展示了图实例历史上运行过的异步任务的详情（和业务面任务中心展示的一样）。 图1 历史查询页面 父主题： 监控
管理面API（V1） 系统管理API 图管理API 备份管理API 元数据管理API 任务中心API 父主题： 历史API
单源最短路算法（SSSP） 概述 单源最短路算法（SSSP）计算了图论中的一个经典问题，给出从给定的一个节点（称为源节点）出发到其余各节点的最短路径长度。 适用场景 单源最短路算法（SSSP）适用于网络路由、路径设计等场景。
计算结果中的top节点组成的子图会展示在绘图区，节点大小根据最终的score值的大小来区别，JSON结果会展示在查询结果区。 父主题： 算法参考
点操作API 点过滤查询(1.0.0) 查询点详情(1.0.0) 添加点(1.0.6) 删除点(1.0.6) 更新点属性(1.1.6) 批量点查(1.1.9) 批量添加点(2.1.16) 批量删除点(2.1.9) 批量更新点属性(2.1.10) 添加点label(1.1.6) 删除点
边操作API 添加边(1.0.6) 批量添加边(2.1.9) 父主题： 业务面API
任务中心API 查询Job状态(1.0.0)-管理面 查询任务中心(1.1.8) 父主题： 管理面API（V2）
连通分量算法（Connected Component） 概述 连通分量代表图中的一个子图，当中所有节点都相互连接。
全最短路算法（All Shortest Paths） 概述 全最短路径算法（All Shortest Paths）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所有最短路径。
监控项列表 通过图实例运维监控功能提供的相关监控项，用户可以从中获取有关图实例的状态以及可用资源数量等，并深入了解当前实例实时的资源消耗情况。 图引擎服务(GES)相关监控项指标，具体请参见表 图引擎服务(GES)监控列表。
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