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图解图计算技术
什么是区域与可用区？ 什么是区域、可用区 我们用区域和可用区来描述数据中心的位置，您可以在特定的区域、可用区创建资源。 区域（Region）：从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分
Correlation）计算所有边上起点和终点度数之间的Pearson关联系数，常用来表示图中高度数节点是否和高度数节点相连。 适用场景 度数关联度算法（Degree Correlation）适用于衡量图的结构特性场景。 参数说明 无。 示例 单击运行，计算图的度数关联度，JSON结果会展示在查询结果区。
t） 功能介绍 根据输入参数，执行cluster_coefficient算法。 聚类系数算法（cluster_coefficient）用于计算图中节点的聚集程度。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
以选择更经济的预付费实例计费模式。 计费项 图引擎服务对您选择的图规格（边数）、数据存储空间和公网流量收费。 表1 GES计费项说明 计费项 计费说明 图规格（边数） 根据您选择的边数大小计费。 针对边数提供预付费实例和按需（小时）两种计费模式。 数据存储空间 GES的数据通过对
计费项 图引擎服务的计费简单、易于预测，对您选择的图规格（边数）、数据存储空间和公网流量收费。 表1 GES计费项说明 计费项 计费说明 图规格（边数） 根据您选择的边数大小计费。 针对边数提供预付费实例和按需（小时）两种计费模式。 数据存储空间 GES的数据通过对象存储服务（O
链接结构来递归计算各节点的重要性。与PageRank算法不同的是，为了保证随机行走中各节点的访问概率能够反映出用户的偏好，PersonalRank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
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 否 是否考虑边的方向。 Bool true 或false true alpha决定跳转概率系数，也称为阻尼系数，是算法内的计算控制变量。 注意事项
关联预测算法（Link Prediction） 概述 关联预测算法（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。 适用场景 关联预测算法（Link Prediction）适用于社交网上的好友推荐、关系预测等场景。
eakly connected component）。连通分量算法（Connected Component）计算得到的是弱连通分量。 参数说明 无。 示例 单击运行，计算各个节点所属的连通分量，JSON结果会展示在查询结果区。 父主题： 算法参考
pick等，可查看Match匹配器算子章节了解详情。 Match匹配器与聚合器的关系 我们可以定义聚合器来保存数值和计算。每一种类型的匹配器都能批量操作其对应的聚合器。 例如使用Match<Vertex>可以对指定的点集进行聚合计算。 聚合器 聚合器说明 使用聚合器来简化数值在计算过程中的表达。不同类型的聚合器定义了不同范围的批量聚合操作。
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，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核算法（kcore） 功能介绍 根据输入参数，执行K核算法。 K核算法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，较好的体现了节点的传播能力。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
k核算法（k-core）参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 k 是 核数。 算法会返回核数大于等于k的节点。 Int 大于等于0 - 注意事项 无。 示例 输入参数k=10，计算结果中核数大于等于10的节点组成的子图会展示在绘图区，节点颜色根据核数来区别，JSON结果会展示在查询结果区。
HyG图数据同步 功能介绍 将图数据库的更新信息同步到HyG计算引擎。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/sync 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。
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。 参数说明 表1 单源最短路算法（SSSP）参数说明 参数
PersonalRank算法又称Personalized PageRank算法。该算法继承了经典PageRank算法的思想，利用图链接结构来递归计算各节点的重要性。与PageRank算法不同的是，为了保证随机行走中各节点的访问概率能够反映出用户的偏好，PersonalRank算法在随机行走中的每
图操作接口旨在为用户提供从输入、计算到输出的端到端全流程操作接口。 图属性值类型 Python DSL当前支持3种数据类型：int、float和bool，分别对应C++中的int64_t、double和bool基本数据类型。 Combiner类型 Combiner用于在满足交换律和结合律的计算过程中对数
true或false false 注意事项 无。 示例 输入参数source =Lee，target =Alice，directed=false。计算结果会展示在绘图区，JSON结果会展示在查询结果区。 父主题： 算法参考
层数 Int 1~10 5 示例 输入参数source=Lee，target=Alice，n=10，k=5，directed=false，计算结果会展示在绘图区，JSON结果会展示在查询结果区。 父主题： 算法参考
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