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算法参数。 表3 parameters 参数 是否必选 类型 说明 sources 是 String 计算的节点ID集合，标准csv格式，ID之间以英文逗号分隔，例如："Alice,Nana"。 响应参数 参数 类型 说明 errorMessage String 系统提示信息，执行成
targetVertex 是 String 边的终点。 index 否 Integer 边的标识号，若不设置，则查询source、target之间所有的边。 响应参数 表3 响应Body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。
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
如有多条，返回任意一条最短路径。 适用场景 带一般过滤条件的最短路径算法（Filtered Shortest Path）适用于路径设计、网络规划等场景，通过对点边条件的过滤，控制最短路径的生成。 参数说明 表1 带一般过滤条件最短路径算法（Filtered Shortest Path）参数说明
paths List JsonArray格式，包含具有点和边详细信息的路径集合。 说明： 返回路径中： 当点不存在时，对应位置为“{}”； 当两点之间不存在边时，对应位置为"{"edges"：[]}" 响应示例 状态码： 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 {
若已设置属性信息，则忽略index值。 若未设置属性信息，则根据index值进行边的删除。 若属性信息和index值均未设置，则删除source、target之间所有的边。 label 否 String 边的label值，可加速属性值的查找，必须和属性信息一起出现。 property 否 String
询语句中的点标识），以拖动到画布中的点先后顺序命名（例如：V1，V2……）。 标签：对一个点label设置一个或多个标签值（设置的多个标签之间是或的关系）。 点ID：相当于一个过滤条件，对一个点label添加点ID后，单击“查询”按钮，可将设置相同点ID的点label查询出来。
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）
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
创图界面。 在“服务选型”页面，设置以下参数： 选择想要创建的模板。当前支持“资产管理图模板”和“供电管理图模板”。 图1 模板选择 选择网络信息。可参考自定义创建图章节的参数介绍，填写相关参数信息。 单击“确认创建”后，进入“规格确认”页面，确认信息无误后，单击“提交”，系统会
parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 sources 否 查询的起始节点ID集合 String - 标准csv格式，ID之间以英文逗号分隔，例如：["Alice","Nana"] n 否 枚举的满足过滤条件的圈的个数的上限 Integer [1,100000] 100
指定某个起始节点id，结合消息传递时间递增和BFS遍历顺序（Temporal BFS算法），搜索周围与之相关联的点，输出对应各节点的到达时间，以及与源起点之间的距离。 时序路径分析（Temporal Paths） 2.3.9 POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/
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。 图实例运维监控看板只支持：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
企业可以使用成本中心的“成本单元”来拆分公共成本。公共成本是指多个部门共享的计算、网络、存储或资源包产生的云成本，或无法直接通过企业项目、成本标签分配的云成本。这些成本不能直接归属于单一所有者，因此不能直接归属到某一类别。使用拆分规则，可以在各团队或业务部门之间公平地分配这些成本。详细介绍请参见使用成本单元查看成本分配。
类型 取值范围 默认值 source 是 起点id String - - targets 是 终点id集合 String csv格式，ID之间以英文逗号分隔，例如：“Alice,Nana”，个数不大于100000。 1000 directed 否 是否考虑边的方向 Boolean
"name" : "friend_recommendation", "description" : "推荐可能感兴趣的人（同时考虑潜在人之间的关系和电影爱好）。图谱约束：(user)-[friends]->(user)，(user)-[rates]->(movie)",
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
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