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小图同构的子图，这是一种基本的图查询操作，意在发掘图重要的子结构。 适用场景 子图匹配（subgraph matching）算法适用于社交网络分析、生物信息学、交通运输、群体发现、异常检测等领域。 参数说明 表1 subgraph matching参数说明 参数 是否必选 说明 类型
解绑EIP(1.0.6) 功能介绍 当无需继续使用EIP时，您可通过解绑EIP来释放网络资源。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{p
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。 参数说明 表1 单源最短路算法（SSSP）参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是
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
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
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
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 jvm堆内存使用率 读请求运行队列长度 读请求阻塞队列长度 您可以选
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
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
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。
None 服务介绍 图引擎服务 GES 服务介绍 02:30 图引擎服务介绍 云容器引擎 CCE 简介 07:25 云容器引擎简介 云容器引擎 CCE 服务介绍 03:23 云容器引擎服务介绍 操作指导 图引擎服务 GES 图计算 03:37 什么是图计算？ 图引擎服务 GES 入门指导
系统默认当前最新版本，目前只能选择当前默认的版本号。 选择网络信息，包含“虚拟私有云”、“子网”、“安全组”、“公网访问”和“企业项目”。 图2 网络信息 参数 说明 虚拟私有云 VPC即虚拟私有云，是通过逻辑方式进行网络隔离，提供安全、隔离的网络环境。 选择需要创建集群的VPC，单击“查看虚
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
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
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。 0%～100% 5min 集群网络I/O 实例中主节点网卡的平均网络I/O数值。 0%～100% 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
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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