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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
对于用source（节点ID） 和target参数进行查询的算法，例如personalrank算法，k跳算法，最短路径算法等，支持按照属性查询点。当前该功能只支持图规格为内存版的图使用。 图2 查询点 单击运行算法分析，分析结束后您可以查询结果。 在图引擎编辑器页面上调用算法，由于受限于
允许GES调用您的VPC服务。例如，发生故障转移时，GES使用这个委托将您的弹性IP绑定到主GES负载均衡实例。 受限于历史上IAM1.0只有RBAC授权的限制，这两种场景委托权限比较大，GES服务实际上并不需要这么大的权限。 为了优化委托的权限，GES在界面上提供了一键优化的功能，可以
连通分量算法（Connected Component） 概述 连通分量代表图中的一个子图，当中所有节点都相互连接。考虑路径方向的为强连通分量（strongly connected component），不考虑路径方向的为弱连通分量（weakly connected component）。连通分量算法（Connected
Correlation）计算所有边上起点和终点度数之间的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：
allow。 allow表示允许重复边。 ignore表示忽略之后的重复边。 override表示覆盖之前的重复边。 图规格为（持久化版）的图暂不支持该参数。 ignoreLabel 否 Boolean 重复边的定义，是否忽略Label。取值为true或者false，默认取true。
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 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
Sets）可以得到两个点集合（群体集合）所共有的邻居（即两个群体临域的交集），直观的发现与两个群体共同联系的对象，如发现社交场合中的共同好友、消费领域共同感兴趣的商品、社区群体共同接触过的人，进一步推测两点集合之间的潜在关系和联系程度。 适用场景 点集共同邻居算法适用于进行关系发掘、产品/好友推荐等图分析技术。
Count）适用于衡量图的结构特性场景。 参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 statistics 否 是否仅输出总的统计量结果： true：仅输出总的统计数量。 false：输出各点对应三角形数量。 Boolean true或false，默认为true。 使用说明 不考虑边的方向以及多边情况。
建议在使用图期间，不要删除存储在OBS中的数据。 导入目录下的单文件或者导入的单文件大小不能超过5GB，如果超过5GB，则会导入失败，建议把文件拆成小于5GB的多个文件后再导入。 单次导入的文件总大小（包括点、边数据集）不能超过可用内存的1/5。可用内存参考运维监控看板>节点监控
PageRank算法。该算法继承了经典PageRank算法的思想，利用图链接结构来递归计算各节点的重要性。与PageRank算法不同的是，为了保证随机行走中各节点的访问概率能够反映出用户的偏好，PersonalRank算法在随机行走中的每次跳转会以（1-alpha）的概率返回到source节点，因此可以
续费管理”页面。 自定义查询条件。 可在“自动续费项”页签查询已经开通自动续费的资源。 可对“手动续费项”、“到期转按需项”、“到期不续费项”页签的资源开通自动续费。 图1 续费管理 为包年/包月资源开通自动续费。 单个资源开通自动续费：选择需要开通自动续费的图实例规格，单击操作列“开通自动续费”。
单个续费：在资源页面找到需要续费的资源，单击操作列的“续费”。 图2 单个续费 批量续费：在资源页面勾选需要续费的资源，单击列表左上角的“批量续费”。 图3 批量续费 选择图实例的续费时长，判断是否勾选“统一到期日”，将图实例到期时间统一到各个月的某一天（详细介绍请参见统一包年/包月资源的到期日）。确认配置费用后单击“去支付”。
el旁的第二个“”按钮，可在画布中隐藏当前label。 图5 隐藏label 隐藏当前选择的label的点和边 在绘图区，单击图中任意一个点，被选中的点会显示为。 表示label隐藏。在图数据中默认是全部展示的，单击label旁的“眼睛”按钮，可隐藏当前选择的label的点和边（即在画布中不展示）。
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。
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。 参数说明 表1
sources 否 查询的起始节点ID集合 String - 标准csv格式，ID之间以英文逗号分隔，例如:“Alice,Nana” n 否 枚举满足过滤条件的圈的个数上限 Int [1,100000] 100 statistics 否 是否输出所有满足过滤条件的圈的个数 Boolean
否 边上权重 String 空或字符串 空：边上的权重、距离默认为“1” 字符串：对应的边上的属性将作为权重，当某边没有对应属性时，权重将默认为“1” 说明： 边上权重应大于0。 weight 注意事项 Louvain算法只生成最后的社区结果，不保存层次化结果。 示例 输入参数coverage=0
根据网页（节点）之间相互的超链接进行计算的技术，用来体现网页（节点）的相关性和重要性。 如果一个网页被很多其他网页链接到，说明这个网页比较重要，也就是其PageRank值会相对较高。 如果一个PageRank值很高的网页链接到其他网页，那么被链接到的网页的PageRank值会相应地提高。
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 通过好友关系、用户画像、行为相似性、商品相似性、资讯传播的途径等，实现好友、商品或资讯的个性化推荐。 用户分群 通过
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