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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。
示例 需要在图引擎编辑器的算法区内,选定该算法进行操作。具体操作详见使用算法分析图。 计算从Lee节点出发三跳关系组成的子图。 输入参数k=3,source=Lee,mode=OUT。子图会展示在绘图区,JSON结果会展示在查询结果区。 父主题: 算法参考
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。
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
适用计费项 图规格(边数)、数据存储空间、和公网带宽费用 图规格(边数)、数据存储空间、和公网带宽费用 变更规格 支持变更图实例规格。 支持变更图实例规格。 适用场景 适用于可预估资源使用周期的场景,价格比按需计费模式更优惠。对于长期使用者,推荐该方式。
API版本选择建议 GES API版本与软件版本相对应,1.0.0为起始版本号,其余版本均在起始版本基础上进行修改,且向下兼容。具体请参考管理面API概览和内存版中各接口对应的版本号。 建议您根据需要选择合适的版本进行操作。 父主题: 使用前必读
命名空间 SYS.GES 监控指标 表1 图引擎服务监控指标 指标ID 指标名称 含义 取值范围 测量对象 ges001_vertex_util 点容量使用率 统计图实例的点容量使用率,其值为当前图点个数和图点容量的比值。
图6 网络监控页 父主题: 监控
x graphName 关闭图 √ √ x graphName 启动图 √ √ x graphName 删除图 √ x x graphName 增量导入图 √ √ x graphName 导出图 √ √ x graphName 清空图 √ √ x graphName 升级图 √ √
命名空间 SYS.GES 监控指标 表1 图引擎服务监控指标 指标ID 指标名称 含义 取值范围 测量对象 ges001_vertex_util 点容量使用率 统计图实例的点容量使用率,其值为当前图点个数和图点容量的比值。
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。
节点的“Closeness 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。
委托权限优化 登录图引擎服务管理控制台,在左侧导航栏,选择“图管理”。 如果未整改,在界面的上部,会看到委托权限待整改通知。 单击“前往进行整改”,弹出优化委托权限界面,如图1所示。
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。
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”。
算法一览表 为满足用户各种场景需求,图引擎服务提供了丰富的基础图算法、图分析算法和图指标算法。算法简介如下表所示。
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k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。
示例 输入参数coverage=0.00001,max_iterations=1000,计算得到带有不同标签的子图会展示在绘图区,节点颜色根据不同标签来区别,JSON结果会展示在查询结果区。 父主题: 算法参考
监控项列表 通过图实例运维监控功能提供的相关监控项,用户可以从中获取有关图实例的状态以及可用资源数量等,并深入了解当前实例实时的资源消耗情况。 图引擎服务(GES)相关监控项指标,具体请参见表 图引擎服务(GES)监控列表。
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