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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 Path）参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值
ess 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。 参数说明 表1 紧密中心度算法（Closeness Centrality）参数说明 参数 是否必选 说明 类型
此造成业务损失。 配置OBS转储 云监控各监控指标的原始数据的保留周期为两天，超过保留周期后原始数据将不再保存。用户可以开通对象存储服务，然后将原始数据同步保存至OBS，以保存更长时间。 关于如何配置OBS转储，具体请参见《云监控服务用户指南》中的配置OBS数据存储章节。 父主题：
Pearson关联系数，常用来表示图中高度数节点是否和高度数节点相连。 适用场景 度数关联度算法（Degree Correlation）适用于衡量图的结构特性场景。 参数说明 无。 示例 单击运行，计算图的度数关联度，JSON结果会展示在查询结果区。 父主题： 算法参考
法，该算法在效率和效果上都表现较好，并且能够发现层次性的社区结构，其优化目标是最大化整个社区网络的模块度。 适用场景 Louvain算法适用于社团发掘、层次化聚类等场景。 参数说明 表1 Louvain算法参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 convergence
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 共同邻居算法（Common Neighbors）适用于电商、社交等多领域的推荐场景。 参数说明 表1 共同邻居参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 输入起点ID
当图较大时，运行betweenness较慢，可以设置k，算法将从图中随机选取k各点，进行采样运算，k值越大约接近准确解。 响应参数 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
类型 说明 exportPath 是 String 导出路径。 fileName 否 String 导出文件名。 obsParameters 是 String OBS认证参数。具体请见表3。 paginate 否 Object 分页参数，导出异步任务API默认关闭分页，具体请见表表4。
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 执行算法任务ID。请求失败时，字段为空。 说明：
应用场景 GES服务适用于互联网应用、知识图谱应用、社交网络、金融风控应用、城市工业应用、企业IT应用等场景。 互联网应用 在移动互联网时代，面对庞大的社交关系，媒体传播网络，GES可以帮助客户快速、有效的发现海量数据中隐含的信息。 该场景能帮助您实现以下功能。 推荐好友、商品或资讯
适用场景 可用作社交、风控等网络中“中间人”发掘，交通、传输等网络中关键节点识别，城市热点事件\早晚高峰人群车辆迁徙发生时关键路段的模拟；适用于社交、金融风控、交通路网、城市规划等领域 参数说明 表1 OD-betweenness Centrality算法参数说明 参数 是否必选 说明
受的折扣越大。一般适用于设备需求量长期稳定的成熟业务。 按需计费：一种后付费模式，即先使用再付费，按照图实例实际使用时长计费，秒级计费，按小时结算。按需计费模式允许您根据实际业务需求灵活地调整资源使用，无需提前预置资源，从而降低预置过多或不足的风险。一般适用于电商抢购等设备需求量瞬间大幅波动的场景。
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。 参数说明 表1 k跳算法（k-hop）参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 k 是
HyG算法结果转存 功能介绍 用于将算法（jobId）的执行结果转存到OBS，供用户查看全量结果。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/jobs/{job_id}/export-result 表1 路径参数 参数 是否必选
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 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 k 是 核数。
点数据集路径。 表7 schemaPath 参数 参数类型 描述 path String OBS文件路径。 log String OBS文件导入日志存储文件。 status String OBS文件导入状态。 success：完全成功 failed：完全失败 partFailed：部分成功
点数据集路径。 表7 schema_path 参数 参数类型 描述 path String OBS文件路径。 log String OBS文件导入日志存储文件。 status String OBS文件导入状态。 success：完全成功 failed：完全失败 partFailed：部分成功
映射维度。 Integer 1~200，包括1和200。 50 walkLength 否 随机步长。 Integer 建议取1~100，包括1和100。 40 walkNumber 否 每个节点的随机步长数。 Integer 建议取1~100，包括1和100。 10 iterations
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。 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。 请求示例 创建一个图，图名称为demo，图规模类型索引为百万边，图实例CPU架构类型为X86
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。 参数说明 表1 All Shortest
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