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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。 参数说明 表1 关联预测算法（Link Prediction）参数说明
您可以查看账号下所有IAM用户所具备的图细粒度权限。 具体操作步骤如下： 在“用户详情”页面单击用户名旁的按钮，可查看当前用户所具备的图细粒度权限。 图1 图细粒度权限 单击“图权限配置名称”可查看该图的权限配置详情。 图2 权限配置详情 如果因为权限不足导致未同步到IAM用户数据，也可以点击右上方的“导入I
Cypher查询支持联想历史记录的功能，根据您输入的语法关键字会自动显示您刚输入过的语法供您参考和选择，帮助您提高查询效率。 图2 Cypher联想查询 输入栏中的关键词，不同的类型会呈现出不同的颜色，具体颜色区分如下： 保留字：灰色 注意：保留字是编程语言中的一类语法结构。在特定的编程语言里，这
Paths：表示距离最短的时序路径。 Foremost Temporal Paths：表示尽可能早的到达目标节点的时序路径。 Fastest Temporal Paths ：表示耗费时间最短的时序路径。 适用场景 适用于疫情或疾病传播溯源、信息传播和舆情分析、结合时序的路径规划、资金流通路径等场景。
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
管理面API（V1） 系统管理API 图管理API 备份管理API 元数据管理API 任务中心API 父主题： 历史API
k核算法（k-core） 概述 k核算法（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，较好的体现了节点的传播能力。 适用场景 k核算法（k-core）适用于社区发现、金融风控等场景。 参数说明 表1 k核算法（k-core）参数说明
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
“下载”按钮进行SDK的下载。 单击“历史版本”：您可以查看到SDK和驱动的历史版本号，CPU架构以及在操作列可以进行“下载”操作。 图引擎实例连接信息 图3 实例信息 选择您已创建的图实例名称，可以查看到以下信息： 内网访问地址：同一私有网络内的弹性云服务器可以通过内网访问地址连接当前图实例。
动态图 时间轴设置 群体演化 动态拓展 时序路径 父主题： 访问图和分析图
_name} 删除点的标签。 导出过滤后的点 2.2.7 POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/vertices/action?action_id=export 导出满足过滤条件的点集合。 删除过滤后的点 2.2.7 POST
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，节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数据就像是一个源头，可以对无标签数据进行标注，节点的相似度越大，标签越容易传播。
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 取值范围 默认值 source 是 输入路径的起点ID String -
资源操作依赖OBS，需要拥有OBS OperateAccess策略。（OBS是全局服务，对应的OBS策略需要在全局服务下查找）。 GES ReadOnlyAccess 图引擎服务资源只读权限，拥有该权限的用户只能做一些资源查看类的操作如查看图列表、查看元数据和查看备份等。 说明： 资源操作依赖OBS，需要拥有OBS
图1 框选点的方式 随机选的方式：单击路径起点框旁的“随机选”按钮，系统会帮您自动选择图中的点，填入点ID。您可以单击该框，删除点ID或者在显示的下拉菜单栏中选择想增加点ID，选择完成后单击按钮，画布上会呈现查询结果。 单个点的输入方式：您可以在框内输入想要查询的点ID，输入完成后按enter（回车）键。
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
执行Cypher命令 右上角显示图数据中的点，单击按钮，可将点从画布展示的大图中进行隐藏。 图4 隐藏点 查看点边属性。 鼠标移至画布中的某一点或某一边，会显示该点或边的ID和属性信息。 图5 显示点信息 双击画布中的某一点或边，在页面右侧弹出的窗口中，可以查看该点或边的属性信息。 图6 查看点属性信息
恢复图 如果当前编辑的图数据存在问题，需要获取之前备份的数据进行分析时，您可以将备份数据载入，以恢复图数据。 图规格为“一万边”的图和产品类型为持久化版的图没有自动备份功能，恢复图数据时只能通过手动备份恢复。其他规格的图可以通过“自动备份”和“手动备份”两种方式恢复图数据。 具体操作步骤如下：
查看查询结果 数据分析结束后，您可以直接在绘图区查看结果或者在“查询结果”页签获取结果信息。 查看查询结果的具体步骤如下： 进入图引擎编辑器页面，详细操作请参见访问图引擎编辑器。 在执行Gremlin/Cypher/DSL查询或算法分析之后，在“查询结果”页签下，展示查询结果。
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 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
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