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子网 通过子网提供与其他网络隔离的、可以独享的网络资源，以提高网络安全。 选择需要创建集群的子网，可进入VPC服务查看VPC下已创建的子网名称和ID。 安全组 安全组是一个逻辑上的分组，为同一个VPC内具有相同安全保护需求并相互信任的弹性云服务器提供访问策略。
修改安全模式 创建图之后，您若想要修改安全模式，可以在图详情中进行操作。 2.4.4及以上版本，且必须是运行状态的图支持该功能。 具体操作步骤如下： 登录图引擎服务管理控制台，在左侧导航栏中选择“图管理”。 在图管理页面，选中想要修改安全模式的图，页面下方将会显示该图的信息。 图1
修改安全组 创建图之后，您若想要修改安全组，可以进行修改安全组操作。 具体操作步骤如下： 登录图引擎服务管理控制台，在左侧导航栏中选择“图管理”。 在图管理页面，选中想要修改安全组的图，页面下方将会显示该图的信息。 图1 图详情页签 在图信息详情中，可以查看当前图的安全组，单击“更改安全组
业务面API使用限制 用户访问业务面API有三种方式： 通过ECS访问，且创建ECS的VPC和创建图选定的VPC是同一个。如果安全组选择的是同一个，则可以直接访问；如果安全组不是同一个，要在创建图的安全组开通该ECS的访问限制，即入方向放开80和443端口，出方向放开所有端口（分别对应支持
切换安全组（2.4.3） 功能介绍 该接口可以在图创建成功后，修改图的安全组。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id
连接管理 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
图实例运维监控 GES为用户提供了一个多维度运维监控的界面，为客户图实例的稳定运行提供保驾护航的能力。该功能对图实例所使用磁盘、网络、OS指标数据，集群运行关键性能指标数据进行收集、监控、分析，及时暴露数据库中关键故障及性能问题，指导客户进行优化解决。 图实例运维监控看板只支持2.3.17
基本概念 点 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。 边 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。 Gremlin Gremlin
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
如果点被删除了，基于该点的边会怎么处理？ GES基于属性图（Property graph）模型导入图数据，一个属性图是由点、边、标签（Label）和属性（Property）组成的有向图。 点又称作节点（Node），边又称作关系（Relationship），点和关系是最重要的实体。
标签传播算法（label_propagation） 功能介绍 根据输入参数，执行label_propagation算法。 标签传播算法（Label 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
节点监控 在运维监控页面左侧导航栏单击“监控>节点监控”，进入节点监控页面，该页面展示了节点，内存，磁盘，磁盘I/O，网络I/O的实时消耗情况。 概览 在概览页面，您可以根据节点名浏览指定节点的关键资源情况，包括：节点名称、CPU使用率（%）、内存使用率（%）、平均磁盘使用率（%）
标签传播算法（Label Propagation） 概述 标签传播算法（Label 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
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分为通用
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
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/
OD中介中心度（OD-betweenness Centrality） 概述 OD中介中心度算法（OD-betweenness Centrality）在已知一系列OD出行计划前提下，以经过某个点/某条边的最短路径数目来刻画边重要性的指标。 适用场景 可用作社交、风控等网络中“中间人”
聚类系数算法（Cluster Coefficient） 概述 聚类系数表示一个图中节点聚集程度的系数。在现实的网络中，尤其是在特定的网络中，由于相对高密度连接点的关系，节点总是趋向于建立一组严密的组织关系。聚类系数算法（Cluster Coefficient）用于计算图中节点的聚集程度
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