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业务面API 点操作API 边操作API 算法API 父主题： 历史API
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
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
括条件键和运算符，条件键表示策略语句的 Condition 元素，分为全局级条件键和服务级条件键。全局级条件键（前缀为g:）适用于所有操作，服务级条件键（前缀为服务缩写，如ges）仅适用于对应服务的操作。运算符与条件键一起使用，构成完整的条件判断语句。 GES通过IAM预置了一组
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
DSL查询 GES提供的一种graph DSL查询语言，可以利用DSL来完成对图的查询与计算，帮助您低成本设计并运行算法。注意：该功能仅支持2.3.14及以上版本的图。 具体操作步骤如下： 进入图引擎编辑器页面，详细操作请参见访问图引擎编辑器。 在图数据查询区，单击下拉按钮，切换
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）
创建元数据 如果本地或OBS中都没有元数据文件，您可以手动创建元数据文件。 可创建的元数据文件数上限为50，达到上限将不能创建元数据。 操作步骤 在“元数据管理”页面，单击右上角“创建”。 在“创建”页面输入以下参数。 “名称”：输入元数据的名称，文件格式默认为xml。 “存储路
Louvain算法 概述 Louvain算法是基于模块度的社区发现算法，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
若您有查看业务日志的需求，可以通过开启LTS服务来查看业务运行日志。 多图集群不支持对接LTS功能。 前提条件 开启LTS功能，首先要在LTS服务创建日志组和对应的日志流，否则无法正常开启，创建步骤具体请参考创建日志组和创建日志流。 开启LTS 具体操作步骤如下： 登录图引擎服务管理控制台，在左侧导航栏，选择“图管理”。
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
行“下载”操作。 图引擎实例连接信息 图3 实例信息 选择您已创建的图实例名称，可以查看到以下信息： 内网访问地址：同一私有网络内的弹性云服务器可以通过内网访问地址连接当前图实例。 公网访问地址：使用公网访问地址（弹性IP）可以从互联网访问图实例。同时支持图实例弹性IP的解绑与绑定。
索引管理 在图访问界面增加索引管理功能，方便您在界面进行索引增删查操作。 创建索引 进入图引擎编辑器页面，详细操作请参见访问图引擎编辑器。 在图引擎编辑器左侧的索引模块，单击“创建索引”。 图1 创建索引 在创建索引弹框中，填写以下参数： 索引名称：自定义索引名称。 索引类型： 内存版图：有全局点索引和全局边索引。
使用HyG算法分析图 GES服务为您提供了丰富的基础图算法、图分析算法和图指标算法，您可以使用图算法做关系分析等。 前提条件 前端创建持久化版图时，选择开启HyG计算引擎。 图1 HyG计算引擎 操作步骤 创建HyG图。 发送“POST /ges/v1.0/{project_id
获取账号名和账号ID 在调用接口的时候，部分请求中需要填入账号名（domain name）和账号ID（domain_id），所以需要先在管理控制台上获取到账号ID。账号ID获取步骤如下： 登录管理控制台。 鼠标移动至用户名，在下拉列表中单击“我的凭证”。 在“API凭证”页面的查看“账号名”和“账号ID”。
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
查看查询结果 数据分析结束后，您可以直接在绘图区查看结果或者在“查询结果”页签获取结果信息。 查看查询结果的具体步骤如下： 进入图引擎编辑器页面，详细操作请参见访问图引擎编辑器。 在执行Gremlin/Cypher/DSL查询或算法分析之后，在“查询结果”页签下，展示查询结果。
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
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