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实时查询 在运维监控页面左侧导航栏单击“监控>实时查询”，进入实时查询页面，将会展示了当前运行在实例中的所有查询的实时信息。在该页面，您可以根据选择的指定时间段浏览实例中正在运行的所有查询信息。其中包括：请求ID、任务名称、请求参数、进度（内存版）、阻塞时长（内存版）、开始时间、结束时间、运行时长。
表2 响应Body参数说明 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。 执行失败时，用于显示错误信息。 errorCode String 系统提示信息。 执行成功时，字段可能为空。 执行失败时，用于显示错误码。 请求示例 取消已经提交的作业。
单击“前往进行整改”，弹出优化委托权限界面，如图1所示。 注意：该界面会提醒用户在使用GES服务时，部分场景需要委托以授权GES服务访问用户资源，系统会创建ges_access_vpc_custom自定义策略，并授权给ges_agency，以及列举出待删除的具有高风险的委托权限，以提升账号安全性。
表5 响应Body参数 参数 参数类型 描述 errorMessage String 系统提示信息。 执行成功时，字段可能为空。 执行失败时，用于显示错误信息。 errorCode String 系统提示信息。 执行成功时，字段可能为空。 执行失败时，用于显示错误码。 jobId String
400 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 系统提示信息。 执行成功时，字段可能为空。 执行失败时，用于显示错误码。 error_msg String 系统提示信息。 执行成功时，字段可能为空。 执行失败时，用于显示错误信息。 请求示例 绑
Node2vec算法 概述 Node2vec算法通过调用word2vec算法，把网络中的节点映射到欧式空间，用向量表示节点的特征。 Node2vec算法通过回退参数 P 和前进参数 Q 来生成从每个节点出发的随机步，带有BFS和DFS的混合，回退概率正比于1/P，前进概率正比于1
共同邻居算法（Common Neighbors） 概述 共同邻居算法（Common Neighbors）是一种常用的基本图分析算法，可以得到两个节点所共有的邻居节点，直观地发现社交场合中的共同好友、以及在消费领域共同感兴趣的商品，进一步推测两个节点之间的潜在关系和相近程度。 适用场景
性能监控 在运维监控页面左侧导航栏单击“监控>性能监控”，进入性能监控页面。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）
进入API Explorer，产品选择“图引擎服务”。 单击任意API的“代码示例”，再单击“SDK信息”即可获取安装方式与使用说明。 图1 查看代码示例 图2 SDK信息 生成SDK代码示例 进入API Explorer，产品选择“图引擎服务”。 “当前版本”可选v1和v2（推荐），
表5 响应Body参数 参数 参数类型 描述 errorMessage String 系统提示信息。 执行成功时，字段可能为空。 执行失败时，用于显示错误信息。 errorCode String 系统提示信息。 执行成功时，字段可能为空。 执行失败时，用于显示错误码。 jobId String
400 表6 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 系统提示信息， 执行成功时，字段可能为空。 执行失败时，用于显示错误码。 error_msg String 系统提示信息。 执行成功时，字段可能为空。 执行失败时，用于显示错误信息。 请求示例 订
最短路径算法（Shortest Path） 概述 最短路径算法（Shortest 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
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。
终端节点 终端节点即调用API的请求地址，不同服务不同区域的终端节点不同，您可以从地区和终端节点中查询所有服务的终端节点。 图引擎服务的终端节点如下表所示，请您根据业务需要选择对应区域的终端节点。 表1 图引擎服务的终端节点 区域名称 区域 终端节点（Endpoint） 华北-北京一
标签传播算法（Label Propagation） 概述 标签传播算法（Label 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
关联路径算法（n-Paths） 概述 关联路径算法（n-Paths）用于寻找图中两节点之间在层关系内的n条路径。 适用场景 关联路径算法（n-Paths）适用于关系分析、路径设计、网络规划等场景。 参数说明 表1 关联路径算法（n-Paths）参数说明 参数 是否必选 说明 类型
历史查询 在运维监控页面左侧导航栏单击“监控>历史查询”，进入历史查询页面，该页面展示了图实例历史上运行过的异步任务的详情（和业务面任务中心展示的一样）。 图1 历史查询页面 父主题： 监控
表2 响应Body参数说明 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。 执行失败时，用于显示错误信息。 errorCode String 系统提示信息。 执行成功时，字段可能为空。 执行失败时，用于显示错误码。 data Object
紧密中心度算法（Closeness Centrality） 概述 紧密中心度算法（Closeness Centrality）计算一个节点到所有其他可达节点的最短距离的倒数，进行累积后归一化的值。紧密中心度可以用来衡量信息从该节点传输到其他节点的时间长短。节点的“Closeness
三角计数算法（Triangle Count） 概述 三角计数算法（Triangle Count）统计图中三角形个数。三角形越多，代表图中节点关联程度越高，组织关系越严密。 适用场景 三角计数算法（Triangle Count）适用于衡量图的结构特性场景。 参数说明 参数 是否必选
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