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如有多条，返回任意一条最短路径。 适用场景 带一般过滤条件的最短路径算法（Filtered Shortest Path）适用于路径设计、网络规划等场景，通过对点边条件的过滤，控制最短路径的生成。 参数说明 表1 带一般过滤条件最短路径算法（Filtered Shortest Path）参数说明
created String 图创建时间。 updated String 图更新时间。 privateIp String 图实例私有网络访问地址，通过该IP用户可以通过私有网络中已部署的弹性云服务器对图实例进行访问。 publicIp String 图实例公网访问地址，通过该IP用户可以从互联网对图实例进行访问。
什么是GES 图引擎服务（Graph Engine Service，简称GES），使用华为自研的EYWA内核，是针对以“关系”为基础的“图”结构数据，进行查询、分析的服务。广泛应用于社交关系分析、营销推荐、舆情及社会化聆听、信息传播、防欺诈等具有丰富关系数据的场景。 功能介绍 GES服务的功能主要有以下5个方面：
简介 服务概述 图引擎服务（Graph Engine Service，简称GES），是针对以“关系”为基础的“图”结构数据，进行查询、分析的服务。广泛应用于社交关系分析、推荐、精准营销、舆情及社会化聆听、信息传播、防欺诈等具有丰富关系数据的场景。 开发指南概述 图引擎服务软件开发工具包（GES
图创建时间（UTC时间）。 updated String 图更新时间（UTC时间）。 private_ip String 图实例私有网络访问浮动IP地址，通过该IP用户可以通过私有网络中已部署的弹性云服务器对图实例进行访问。 public_ip String 图实例公网访问地址，通过该IP用户可以从互联网对图实例进行访问。
根据输入参数，执行Louvain算法。 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。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm 表1 路径参数
社区结构，其优化目标是最大化整个社区网络的模块度。 关联预测（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。 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
1分钟 ges023_bytes_in 网络输入吞吐量 统计每秒从网络输入每个图实例的数据总量。 单位：Byte/s 建议>=0 值类型：Float GES实例 1分钟 ges024_bytes_out 网络输出吞吐量 统计从每个图实例每秒发送到网络的数据总量。 单位：Byte/s 建议>=0
graph. 清空图失败 网络波动问题建议重试下。 若继续失败，则根据errorMessage查看错误信息联系技术支持人员。 400 GES.8013 Failed to incrementally import data to the graph. 增量导入图失败 网络波动问题建议重试下。
String 图创建时间。 updated String 图更新时间。 privateIp String 图实例私有网络访问浮动IP地址，通过该IP用户可以通过私有网络中已部署的弹性云服务器对图实例进行访问。 publicIp String 图实例公网访问地址，通过该IP用户可以从互联网对图实例进行访问。
图创建时间（UTC时间）。 updated String 图更新时间（UTC时间）。 private_ip String 图实例私有网络访问浮动IP地址，通过该IP用户可以通过私有网络中已部署的弹性云服务器对图实例进行访问。 public_ip String 图实例公网访问地址，通过该IP用户可以从互联网对图实例进行访问。
对象存储服务价格详情。 公网流量 GES支持绑定公网IP，所需费用按照虚拟私有云（VPC）服务的EIP计费规则进行计费；GES在华为云内部网络产生的流量不计费。 图引擎服务计费详情及样例，请参见产品价格详情。您可以通过图引擎服务提供的价格计算器，选择您需要的图规格，快速计算出创建图的参考价格。
可用区内在逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。一个区域中的多个可用区之间通过高速光纤相连，以满足用户跨可用区构建高可用性系统的需求。 项目 华为云的区域默认对应一个项目，这个项目由系统预置，用来隔离物理区域间的资源（计算资源、存储资源和网络资源），以默认项目为单位进行
社区结构，其优化目标是最大化整个社区网络的模块度。 关联预测（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。 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
实例中主节点的平均磁盘使用率。 0%～100% 5min 集群磁盘I/O 实例中主节点磁盘的平均磁盘I/O数值。 0%～100% 5min 集群网络I/O 实例中主节点网卡的平均网络I/O数值。 0%～100% 5min tomcat连接数使用率 实例中主节点HTTP连接数使用率。 0%～100% 5min
GES实例 ges023_bytes_in 网络输入吞吐量 统计每秒从网络输入每个图实例的数据总量。 单位：Byte/s 建议>=0 值类型：Float GES实例 ges024_bytes_out 网络输出吞吐量 统计从每个图实例每秒发送到网络的数据总量。 单位：Byte/s 建议>=0
创建用户并使用GES服务 如果您需要对您所拥有的GES服务进行精细的权限管理，您可以使用统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM）创建IAM用户及用户组并授权，以使得IAM用户获得具体的操作权限。 通过IAM，您可以： 根据企业的
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 Centrality）适用于社交网络中关键节点发掘等场景。 参数说明 表1 紧密中心度算法（Closeness Centrality）参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围
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
访问图和分析图 图引擎编辑器介绍 访问图引擎编辑器 动态图 图探索功能 多图管理（持久化版） HyG图管理（持久化版） 添加自定义操作 Schema编辑 可视化查询图 画布快照 Gremlin查询 Cypher查询 DSL查询 使用算法分析图 在绘图区分析图 3D图展示 行业模板公有操作场景
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