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Centrality） 概述 中介中心度算法（Betweenness Centrality）以经过某个节点的最短路径数目来刻画节点重要性的指标。 适用场景 可用作社交、风控等网络中“中间人”发掘，交通、传输等网络中关键节点识别；适用于社交、金融风控、交通路网、城市规划等领域 参数说明 表1 Betweenness
Propagation）是一种基于图的半监督学习方法，其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系建图，节点包括已标注和未标注数据，其边表示两个节点的相似度，节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数据就像是一个源头，可以对无标签数据进行标注，节点的相似度越大，标签越容易传播。
否 String 边上权重，取值为空或字符串， 当图中的边没有配置该属性时，算法会报错。 空：边上的权重、距离默认为“1"。 字符串：对应的边上的属性将作为权重。 OD_pairs和seeds参数二选一，当OD_pairs和seeds同时输入时，以OD_pair为准，忽略seeds。
对于该source节点的随机游走将提前结束。 Int 1~2000 1000 label 否 希望输出的点的类型。 说明： 其值为空时，将不考虑点的类型，输出算法原始计算结果。 对其赋值时，将从计算结果中过滤出具有该“label”的点的返回。 String 节点label - directed
在网络页面，您可以根据节点和网卡名称浏览指定节点的网络资源实时消耗情况。其中包括：节点名称、网卡名称、网卡状态、接收丢包数、接收速率（KB/s）、发送速率（KB/s）和网络监控情况等。 图5 网络页 用户可单击指定节点名称所在行最右侧的“监控”按钮，进入网络监控概览页，查看具体节点在某时间段内的网络性能指标拓扑图。
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。 适用场景 聚类系数算法（Cluster
Centrality）在已知一系列OD出行计划前提下，以经过某个点/某条边的最短路径数目来刻画边重要性的指标。 适用场景 可用作社交、风控等网络中“中间人”发掘，交通、传输等网络中关键节点识别，城市热点事件\早晚高峰人群车辆迁徙发生时关键路段的模拟；适用于社交、金融风控、交通路网、城市规划等领域 参数说明
会创建您所选规格的图并置入模板数据来供您查询和分析图。 创建动态图：此方式创建的图，系统默认开启动态图分析能力，可方便您利用动态图功能进行分析图。 如果您想要使用动态图功能，需使用创建动态图的方式，自定义和行业图模板创建的图不具有该功能，后续也无法开启动态图分析能力。 父主题： 创建图
命令执行结果，如果是查点和边的命令在中间画布可以看到点和边的图形化展示。 父主题： 界面问题
推荐备用路由，在新节点的规划时，精准规划网络位置。 分析故障根因 快速轻松地识别任何网络或基础设施问题的根本原因，也让您能更好地了解构成IT基础架构的所有组件和关系。 IT基础设施管理 通过图形化网络设备关联关系，让您更好的了解设备、资产的状态，极大降低设备管理成本。
图数据的格式 一般图数据格式 动态图数据格式 父主题： 元数据操作
Cardinality GES支持single 和list cardinality，GES的点的属性的value类型由元数据文件定义，所以设置propety的值的时候，不会增加新的属性，之后修改对应的定义的属性。 Transactions GES的Gremlin实现不支持显式地使用Transactions。
条件过滤 为了方便用户对图数据的分析，可以通过设置条件过滤，对图数据进行进一步的过滤分析。 具体操作如下： 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。 单击绘图区右侧的，或者在绘图区，选中一个点，单击右键，选择“查看属性”，显示“条件过滤及属性”页面。 在“条件过滤及属性”区，设置条件，然后单击“过滤”。
属性页签可展示选中点或边的属性信息，也可对单个点或边的属性进行编辑。 属性编辑的操作如下： 在绘图区选中一个点或边，单击右键，选择“查看属性”，会在右侧显示“属性”页签，展示选中点边的属性信息。 若选中的点有多个标签（label），可单击label后的下拉框来查看其它label的属性信息。 图1
图信息：显示当前快照所保存的图数据。 主题色：记录保存快照时，画布的主题颜色。 快照的创建时间和修改时间。 操作列功能： 查看：将选择的快照展示在画布上。若您当前主题的颜色与当时保存的快照颜色不同，会有提示信息如图3所示。单击“是”系统会切换到快照保存时的主题，单击“否”系统会继续使用当前画布主题色。
建进度。 图3 查看创建进度 创建成功的索引会显示在左侧的索引模块中。 删除索引 在图引擎编辑器左侧的索引模块，选择想要删除的索引，按住鼠标左键将滚动条从左侧滑至最右侧。 单击操作列的“删除”，会出现一个弹窗。 图4 删除索引 核对想要删除的索引信息，确认后手动输入或者一键输入“DELETE”，执行删除操作。
个性化地计算网络节点的相关性和重要性（PersonalRank值越高，对source节点的相关性/重要性越高）。 k核算法（k-core） k-core是图算法中的一个经典算法，用以计算每个节点的核数。其计算结果是判断节点重要性最常用的参考值之一，较好的刻画了节点的传播能力。 k跳算法（k-hop）
DSL查询支持联想历史记录的功能，根据您输入的语法关键字会自动显示您刚输入过的语法供您参考和选择，帮助您提高查询效率。 输入栏中的关键词，不同的类型会呈现出不同的颜色，具体颜色区分如下： 保留字：灰色 注意：保留字是编程语言中的一类语法结构。在特定的编程语言里，这些保留字具有较为特殊的意义，并且在语言的格式说明里被预先定义。
隐藏label 隐藏单个label的所有点和边 在图引擎编辑器的左侧的元数据列表中，单击元数据旁的“眼睛”按钮，可在图分析结果中隐藏该元数据的所有点和边。 图4 隐藏label 隐藏label：当前label在画布是否展示。 在图引擎编辑器左侧的元数据列表中，单击想要修改的元数据，会弹出该元数
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，即有几个跳数就有几个过滤条件。单击过滤条件框会弹出设置过滤条件的窗口，在窗口内输入过滤条件语法。
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