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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
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）
准备工作 注册华为账号 使用图引擎服务之前，您需要注册华为账号并进行实名认证。 注册华为账号并开通华为云 用户授权GES权限 将GES服务的策略授予用户组，并将用户添加至用户组中从而使用户拥有对应的GES权限。 授权GES权限 导入元数据 从本地导入 将元数据文件导入到图引擎服务中以便后续创建图使用。
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
查看创建失败的图 当GES依赖的ECS服务的配额不足时，会出现创建图失败的情况，您可以在“图管理”页面查看创建失败的图。 操作步骤 在左侧导航栏，选择“图管理”。 在“图管理”页面中，左上角的“图管理”页签旁可以看到当前创建图失败的图数量。 图1 创图失败的图数量 单击可查看创建
“名称”：输入元数据的名称，文件格式默认为xml。 “存储路径”：选择OBS存储路径存储元数据。初次创建元数据，则需开通OBS（建议直接获取用户授权，自动创建OBS分桶存储）。 “定义”：有手动构建和可视化构建两种方式构建元数据模型。 手动构建：单击“添加Label”，在Label
查找元数据 在“元数据管理”页面，您可以在搜索框中输入元数据文件的名称进行查找。 图1 查找元数据 父主题： 元数据操作
备份图和恢复图 备份图 恢复图 删除备份 导出备份到OBS 从OBS中导入备份 父主题： 管理图
图数据的格式 一般图数据格式 动态图数据格式 父主题： 元数据操作
"vertices": ["27003509_北京中央电视台大楼", "39636392_八达岭长城"] } 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 { "data":
"Comedy" ] } } ], } 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":
k跳算法（k-hop） 概述 k跳算法（k-hop）从起点出发，通过宽度优先搜索（BFS），找出k层与之关联的所有节点。找到的子图称为起点的“ego-net”。k跳算法会返回ego-net中节点的个数。 适用场景 k跳算法（k-hop）适用于关系发现、影响力预测、好友推荐等场景。
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。
格式表示，例如：2012-11-11T23:59:59Z。 g:MFAPresent Boolean 用户登录时是否使用了多因素认证。 g:UserId String 当前登录的用户id。 g:UserName String 当前登录的用户名。 g:ProjectName String 当前登录的Project。
新增重启图功能 当图例处于运行中（但是访问图有未知异常）、导入中、导出中、清除中状态时，想停止该图的运行状态，可执行重启图操作来重置。 商用 重启图 2021年5月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 细粒度权限控制界面可视化 GES图实例提供了细粒度权限控制，可对特定La
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
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
"Alice" ] ], "directed":false } SERVER_URL：图的访问地址，取值请参考业务面API使用限制。 请求参数 表2 Body参数说明 参数 是否必选 类型 说明 paths 是 List 需要查询的路径集合。
Lethal Weapon&index=0&label=rate&property=Score&value=5 SERVER_URL：图的访问地址，取值请参考业务面API使用限制。 响应参数 表2 响应Body参数说明 参数 类型 说明 errorMessage String 系统提示信息。
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