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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。
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。
集群容量：包括点和边的使用量、容量和使用率。 集群节点：包括CN节点可用数量/总数量、DN节点可用数量/总数量。 集群请求数统计：包括等待中的读请求个数、运行中的读请求个数、等待中的写请求个数、运行中的写请求个数。 图2 图集群状态 告警统计 在告警统计模块，您可以查看当前实例未消除的所有告警，以及过去7天实例产生的所有告警信息。
通过知识点的先修关系，识别学习路径，针对薄弱知识点进行学习路径推荐。 金融风控应用 面对层出不穷、复杂多样的个人和群体行为，帮助客户挖掘出潜在的风险，为客户保驾护航。 该场景能帮助您实现以下功能。 实时欺诈检测 提供实时的用户行为检测，识别敏感用户，信息不一致的用户，及时识别欺诈风险。
图实例创建完成后，您可以通过连接管理功能下载相应的SDK和驱动，以及查看图实例的连接信息。 在图引擎管理控制台，左侧导航栏选择“连接管理”，进入连接管理页面。 图1 连接管理 下载SDK和驱动 图2 SDK和驱动 您可以选择集群支持的CPU架构，单击“下载”按钮进行SDK的下载。 下载SDK和驱动：
并且运行在一个完全隔离环境中的计算机系统。 CPU架构 CPU架构：目前支持“X86计算”和“鲲鹏计算”架构。 图规格（边数） 以边为单位，根据用户当前的配额，系统会提示可创建的图的数量以及边数。 “企业生产”和“开发学习”有不同的规格。 “开发学习”：目前只有“一万边”一种规格，无论在哪种产品类型下。
图数据模型中的点代表实体，如交通网络中的车辆、通信网络中的站点、电商交易网络中的用户和商品、互联网中的网页等。 图数据模型中的边代表关系，如社交网络中的好友关系、电商交易网络中用户评分和购买行为、论文中作者之间的合作关系、文章之间的索引关系等。 如果点被删除了，基于该点的边会自动删除。 父主题：
导出过滤后的点(2.2.7) 功能介绍 导出满足过滤条件的点集合。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/vertices/action?action_id=export 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明
说明：如果begin和end不设置，默认对全图进行过滤；业务可根据自身情况调整end - begin的值（比如1000w）； limit 否 Integer 被删除点数量的最大值，默认删除全部满足条件的点 表3 vertexFilters参数结构 参数 是否必选 类型 说明 propertyName
紧密中心度是一个节点到所有其他可达节点的最短距离的平均，该指标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”越小，其所在图中的位置越中心。 标签传播（Label Propagation） 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
当numThread的值大于GES图实例使用的机器cpu数时，会配置为机器cpu数。 rowCountPerFile的值会影响实际使用的线程数。即当结果集大小和rowCountPerFile的比值小于numThread时，会使用这个比值作为线程数。 如果请求被用户取消，已上传到OBS中的数据不会删除，有关取消Job的API详见取消Job(1
根据输入参数，执行Cesna算法。 Cesna算法是一种重叠社区发现算法，该算法将节点与社区之间的关系建模为一个二部图，假设图中节点的连边是根据社区关系生成的。此外，该算法还利用了节点属性对社区进行建模，即假设节点的属性也是根据社区关系生成的。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/
根据输入参数，执行BigClam算法。 BigClam算法是一种重叠社区发现算法，该算法将节点与社区之间的关系建模为一个二部图，假设图中节点的连边是根据社区关系生成的，其可以检测出图中的重叠社区。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
通过导入文件更新点边的指定属性(2.2.13) 功能介绍 通过导入文件更新点边的指定属性。 为防止系统重启时，不能正常恢复更新图数据，建议在使用图期间，不要删除存储在OBS中的数据。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/action
SDK）是对GES提供的REST API进行的封装，以简化用户的开发工作。 SDK 业务面SDK 管理面SDK Cypher JDBC Driver访问GES 02 购买 GES的计费简单、易于预测，您既可以选择按照小时费率计费的按需计费方式，也可以选择更经济的预付费实例计费方式。
紧密中心度是一个节点到所有其他可达节点的最短距离的平均，该指标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”越小，其所在图中的位置越中心。 标签传播（Label Propagation） 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
er语句可以查询和修改GES中的数据，并返回结果。 商用 Cypher查询 2 上线子图匹配算法 子图匹配（subgraph matching）算法的目的是在一个给定的大图里面找到与一个给定小图同构的子图，这是一种基本的图查询操作，意在发掘图重要的子结构。 商用 子图匹配 3 上线带过滤全对最短路径算法
览。 按需计费资源 对于按需计费模式的资源，若不再使用这些资源且需停止计费，请删除相应资源。需要注意的是，停止运行的图实例的只是不收取基础资源图规格（边数）的费用，您存储到OBS中的图数据及OBS桶、公网带宽等仍然正常计费。因此删除图实例才能避免继续产生费用。 通过账单查找云服务资源并停止计费
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
Detection） 概述 单点环路检测（Single-Vertex-Circles-Detection）是一个经典的图问题，意在寻找图中的环路。环路上的点较好地体现了该点的重要性。 适用场景 单点环路检测适用于交通运输、金融风控等场景。 参数说明 表1 Single-Vertex-C
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