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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
业务面API使用限制 用户访问业务面API有三种方式： 通过ECS访问，且创建ECS的VPC和创建图选定的VPC是同一个。如果安全组选择的是同一个，则可以直接访问；如果安全组不是同一个，要在创建图的安全组开通该ECS的访问限制，即入方向放开80和443端口，出方向放开所有端口（分
点集最短路（Shortest Path of Vertex Sets） 概述 点集最短路算法（Shortest Path of Vertex Sets）用于发现两个点集之间的最短路径。 适用场景 点集最短路算法（Shortest Path of Vertex Sets）适用于互联
边中介中心度（Edge-betweenness Centrality） 概述 边中介中心度算法（Edge-betweenness Centrality）以经过某条边的最短路径数目来刻画边重要性的指标。 适用场景 同betweenness类似，可用作关键关系的发掘；适用于社交、金融风控、交通路网、城市规划等领域
点集共同邻居（Common Neighbors of Vertex Sets） 概述 点集共同邻居（Common Neighbors of Vertex Sets）可以得到两个点集合（群体集合）所共有的邻居（即两个群体临域的交集），直观的发现与两个群体共同联系的对象，如发现社交场
连通分量算法（Connected Component） 概述 连通分量代表图中的一个子图，当中所有节点都相互连接。考虑路径方向的为强连通分量（strongly connected component），不考虑路径方向的为弱连通分量（weakly connected compone
全最短路算法（All Shortest Paths） 概述 全最短路径算法（All Shortest Paths）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所有最短路径。 适用场景 全最短路径算法（All Shortest Paths）适用于路径设计、网络规划等场景。
单点环路检测（Single Vertex Circles Detection） 概述 单点环路检测（Single-Vertex-Circles-Detection）是一个经典的图问题，意在寻找图中的环路。环路上的点较好地体现了该点的重要性。 适用场景 单点环路检测适用于交通运输、金融风控等场景。
持久化版规格说明 持久化版图数据库作为一款新型图数据库产品，除了具备图管理、图数据增删改和查询分析等能力，适配Cypher查询语言外，还为用户提供了图数据的持久化功能，将用户写入的数据落盘，通过多副本和硬件冗余等方式，实现高可用和快速故障恢复，目前持久化版已完成千亿和万亿的大规模图存储和查询验证。
带过滤全最短路径（Filtered All Shortest Paths） 概述 带过滤全最短路径（Filtered All Shortest Paths）是在最短路径算法（Shortest Path）基础上支持条件过滤，寻找图中两节点之间满足条件的全最短路径。 适用场景 适用于关系挖掘、路径规划、网络规划等场景。
Gremlin命令怎么执行和查看运行结果？ 执行 在图编辑器页面，您可以在此页面对当前图进行查询分析，在页面下方的Gremlin输入框中，输入一行Gremlin命令后，按“回车”键执行。 查看结果 执行Gremlin命令后在“运行记录”可以看到命令运行情况，在“查询结果”可以看到
点集全最短路（All Shortest Paths of Vertex Sets） 概述 点集全最短路算法（Shortest Path of Vertex Sets）用于发现两个点集之间的所有最短路径。 适用场景 点集最短路算法可应用于互联网社交、金融风控、路网交通、物流配送等场景下的区块之间关系的分析。
带过滤的n_paths算法（filtered_n_paths） 概述 带过滤的n_paths算法是给定起始点source、目的点target、跳数k、路径数n、过滤条件filters，找出source和target间不多于n条的k跳无环路径。 适用场景 任意网络。 参数说明 表1
下拉列表中单击“我的凭证”，进入“我的凭证”页面。 在页面的项目列表中查看项目ID。 iamEndPoint 否，密码认证方式必填 IAM服务的终端节点 您可以从地区和终端节点中查询。 authToken 否，Token认证必填 用户Token Token可通过调用获取用户Token接口获取
OD中介中心度（OD-betweenness Centrality） 概述 OD中介中心度算法（OD-betweenness 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
为什么有些算法单击右边“运行”按钮没有反应？ 这种算法需要设置参数才能运行。 您需要单击该算法左侧图标，输入正确的参数后，单击执行算法。 图1 设置算法参数 父主题： 界面问题
带一般过滤条件环路检测（filtered circle detection） 概述 带一般过滤条件环路检测（filtered circle detection）目的是寻找图中所有满足过滤条件的环路。 适用场景 带一般过滤条件的环路检测(filtered circle detect
约束条件 元数据的数据类型如表1和表2所示。 表1 元数据属性约束条件 数据类型 约束条件 char 小于‘<’ 大于‘>’ 等于‘=’ 不等于‘！=’ 在范围‘range’ 大于或等于‘>=’ 小于或等于‘<=’ char array 小于‘<’ 大于‘>’ 等于‘=’ 不等于‘！=’
算法结果TXT格式说明 表1 算法结果的txt格式 算法 支持程度 header content e.g. all_pairs_shortest_paths 本地，OBS # runtime: {runtime} # paths_number: {paths_number} # data_total_size:
带一般过滤条件最短路径（Filtered Shortest Path） 概述 带一般过滤条件最短路径算法（Filtered Shortest Path）寻找两点间满足过滤条件的最短路径，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
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