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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。
时序路径分析（Temporal Paths） 概述 时序路径分析算法（Temporal Paths）区别于静态图上的路径分析，结合了动态图上信息传播的有序性，路径上后一条边的经过时间要晚于或等于前一条边，呈现时间递增（或非减）性。 时序路径不满足传递性：即从节点i到节点j有一条时
与其他云服务的关系 与统一身份认证服务的关系 图引擎服务使用统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM）提供华为云统一入口的鉴权功能。 与虚拟私有云的关系 图引擎服务使用虚拟私有云（Virtual Private Cloud，简称V
GES资源 资源是服务中存在的对象。在GES中，资源如下，您可以在创建自定义策略时，通过指定资源的路径来选择特定资源。 表1 GES的指定资源与对应路径 指定资源 资源名称 资源的路径 graphName GES图名称 graphName backupName GES备份名称 backupName
复制元数据 编辑元数据时，会覆盖之前的元数据文件，为避免原始元数据文件丢失，建议您在编辑元数据之前，先复制一份元数据。 操作步骤 在“元数据管理”页面，复制元数据有两个入口： 单击对应元数据文件名称，进入元数据详情页，在页面底端单击“复制”。 在对应的元数据文件的“操作”列，单击“复制”。
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
监控 节点监控 性能监控 实时查询 历史查询 父主题： 运维监控与告警
新建数据迁移任务 前提条件 已确认数据源数据库中各表对应的点边类型。 操作步骤 登录图引擎服务管理控制台，在左侧导航栏中选择“数据迁移”。 在“数据迁移”页签单击“新建”。 图1 新建数据迁移 设置数据源配置参数。 任务名称：自定义名称，不能与已有任务名称重复，长度在4位到50位
持久化版 持久化版业务面API包括点操作、边操作、元数据操作、索引操作、HyG数据集管理、HyG算法、算法、图统计、图操作、Job管理、Cypher操作API。 表1 点操作API 名称 起始版本 URL 功能描述 查询点详情 1.0.0 GET/ges/v1.0/{projec
算法API 执行算法(1.0.0) 算法API参数参考 父主题： 内存版
算法API 最短路径（Shortest Path）(1.0.0) 点集最短路（Shortest Path of Vertex Sets）(1.0.0) 标签传播（Label Propagation）(1.0.0) Louvain算法(1.0.0) 父主题： 业务面API
GES自定义策略 如果系统预置的GES权限，不满足您的授权要求，可以创建自定义策略。自定义策略中可以添加的授权项（Action）请参考权限策略和授权项。 目前华为云支持以下两种方式创建自定义策略： 可视化视图创建自定义策略：无需了解策略语法，按可视化视图导航栏选择云服务、操作、资源、条件等策略内容，可自动生成策略。
准备元数据 本地准备元数据 您需要在本地准备好需要上传的元数据文件，将元数据文件导入到图引擎服务中以便后续进行图分析。 准备上传的元数据文件需要注意以下几点： 可导入的元数据文件数上限为50，达到上限将不能再继续导入元数据。 元数据文件的格式必须为xml格式。 导入元数据至OBS（可选）
什么是区域与可用区？ 什么是区域、可用区 我们用区域和可用区来描述数据中心的位置，您可以在特定的区域、可用区创建资源。 区域（Region）：从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分
路径API 查询路径详情(1.1.6) 父主题： 内存版
紧密中心度算法（Closeness Centrality） 概述 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
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。 参数说明 参数 是否必选
中介中心度算法（Betweenness Centrality） 概述 中介中心度算法（Betweenness Centrality）以经过某个节点的最短路径数目来刻画节点重要性的指标。 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；适用于社交、金融风控、交通路网、城市规划等领域
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