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POST /v1.0/{project_id}/graphs ges:graph:create 项目级服务ECS ecs:cloudServerFlavors:get ecs:cloudServerNics:update 项目级服务EVS evs:types:get 项目级服务VPC
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
获取初始化参数 表1 初始化参数 参数名 是否必填 参数说明 来源 graphEndPoint 是 图的访问地址 GES控制台的“图管理”页面，待访问图对应的“内网访问地址”或“公网访问地址”。 graphName 是 图的名称 GES控制台的“图管理”页面，待访问图对应的“名称”。 ak
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
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。
进行结算。按需计费模式产品根据使用量类型的不同，分为按小时、按天、按月三种周期进行结算，具体扣费规则可以参考按需产品周期结算说明。图引擎服务器的按需计费模式按小时进行结算。 按需计费资源的扣费时间可能会滞后于结算周期，例如：按小时结算的GES图实例在8:30删除资源，但是8:00
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
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
于策略的授权是一种更加灵活的授权方式，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。例如：针对GES服务，管理员能够控制IAM用户仅能对某一类云服务器资源进行指定的管理操作。 GES支持的API授权项请参见《权限策略和授权项》。 依赖关系：华为云各服务之间存在业务交互关系，因此给用户授
全最短路径。 适用场景 带过滤全对最短路径（Filtered All Pairs Shortest Paths）适用于关系挖掘、路径规划、网络规划等场景。 参数说明 表1 Filtered All Pairs Shortest Paths参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围
1分钟 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 1分钟 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
键一起使用，构成完整的条件判断语句。 GES通过IAM预置了一组条件键，例如，您可以先使用hw:SourceIp条件键检查请求者的 IP 地址，然后再允许执行操作。下表显示了适用于GES服务特定的条件键。 表1 GES请求条件 GES条件键 运算符 描述 g:CurrentTime
0/{project_id}/graphs/{graph_name}/vertices/46/labels/movie SERVER_URL：图的访问地址，取值请参考业务面API使用限制。 响应示例 状态码： 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 { } 状态码：
如果一个PageRank值很高的网页链接到其他网页，那么被链接到的网页的PageRank值会相应地提高。 适用场景 PageRank算法适用于网页排序、社交网络重点人物发掘等场景。 参数说明 表1 PageRank算法参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 alpha 否 权重系数(又称阻尼系数)
1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/indices/ageIndex SERVER_URL：图的访问地址，取值请参考业务面API使用限制。 响应示例 状态码： 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 { "jobId":
s/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/vertices/Lily SERVER_URL：图的访问地址，取值请参考业务面API使用限制。 响应示例 状态码： 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 { "result":
1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/indices/ageIndex SERVER_URL：图的访问地址，取值请参考业务面API使用限制。 响应示例 状态码： 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 { "jobId":
0/{project_id}/graphs/{graph_name}/transaction/{commit} SERVER_URL：图的访问地址，取值请参考业务面API使用限制。 响应示例 状态码： 200 成功响应示例 { "result": "success" } 状态码：
rsonalRank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和重要性。（PersonalRank值越高，source节点的相关性/重要性越高）。 适用场景 PersonalRank算法适
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