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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/Q。每个节点出发生成多个随机步，反映出网络的结构信息。 适用场景
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。
命令执行结果，如果是查点和边的命令在中间画布可以看到点和边的图形化展示。 父主题： 界面问题
说明 directed 否 Boolean 是否考虑边的方向。取值为true或false，默认值为false。 weight 否 String 边上权重。取值为：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。
// 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全 // 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK
访问图 操作场景 在“图管理”页面，可以通过“访问”操作对创建好的图数据进行查询和分析。 操作步骤 在“图管理”页面，可查看已创建的所有图，在图对应的“操作”列中单击“访问”。 图1 访问图 父主题： 创建图
用户在实现UserPregelAlgorithm中的方法init和compute时主要依赖于PregelContext对象，该对象提供如下API： 表1 PregelContext API 方法和属性 描述 说明 ext_id(nid)->int 获取当前点的用户自定义外部ID（只支持可转化为int类型的ID） 图数据（值、拓扑）基本操作。
历史查询 在运维监控页面左侧导航栏单击“监控>历史查询”，进入历史查询页面，该页面展示了图实例历史上运行过的异步任务的详情（和业务面任务中心展示的一样）。 图1 历史查询页面 父主题： 监控
OperateAccess策略。（OBS是全局服务，对应的OBS策略需要在全局服务下查找） 由于缓存的存在，对用户和用户组授予OBS相关的角色后，大概需要等待13分钟角色才能生效；授予策略后，大概需要等待5分钟策略才能生效。 表2 GES常用操作与系统策略的关系 操作 GES FullAccess
级图等操作的异步任务的详情。 具体操作步骤如下： 在左侧导航栏，选择“任务中心” 在“任务中心”页面可以查看对应图所执行任务的类型，任务名称，图名称，关联图，开始时间，结束时间，状态和运行结果。 图1 任务中心 在“运行结果”列中可单击“查看详情”，查看“失败原因”和任务ID。 图2
化地计算网络节点的相关性和重要性（PersonalRank值越高，对source节点的相关性/重要性越高）。 k核算法（k-core） k-core是图算法中的一个经典算法，用以计算每个节点的核数。其计算结果是判断节点重要性最常用的参考值之一，较好的刻画了节点的传播能力。 k跳算法（k-hop）
会创建您所选规格的图并置入模板数据来供您查询和分析图。 创建动态图：此方式创建的图，系统默认开启动态图分析能力，可方便您利用动态图功能进行分析图。 如果您想要使用动态图功能，需使用创建动态图的方式，自定义和行业图模板创建的图不具有该功能，后续也无法开启动态图分析能力。 父主题： 创建图
0个节点的结果进行显示。对于全局迭代性算法例如pagerank算法等，如果您想要获得全量的算法结果可以采用API方式调用，具体请参考算法API。 以模板中的电影数据为例，运行后得到的PageRank值如下图所示。 图3 查询分析结果 将参数进行调整后，再次运行算法得到的PagRa
Explorer，产品选择“图引擎服务”。 单击任意API的“代码示例”，再单击“SDK信息”即可获取安装方式与使用说明。 图1 查看代码示例 图2 SDK信息 生成SDK代码示例 进入API Explorer，产品选择“图引擎服务”。 “当前版本”可选v1和v2（推荐），根据需求选择API，在“R
带过滤的n_paths算法（filtered_n_paths） 概述 带过滤的n_paths算法是给定起始点source、目的点target、跳数k、路径数n、过滤条件filters，找出source和target间不多于n条的k跳无环路径。 适用场景 任意网络。 参数说明 表1
ges001_vertex_util 点容量使用率 统计图实例的点容量使用率，其值为当前图点个数和图点容量的比值。 单位：% 0~100 值类型：Float GES实例 ges002_edge_util 边容量使用率 统计图实例的边容量使用率，其值为当前图边个数和图边容量的比值。 单位：% 0~100 值类型：Float
在“图管理”页面，选择需要查看业务日志的图，单击操作列中的“更多 > 开启LTS”。 图1 开启LTS 在弹出的窗口中，选择日志组和日志流。 日志组：是LTS服务进行日志管理的基本单位，需要在LTS服务管理控制台进行创建，可以单击“查看日志组列表”直接进行跳转和查看现有的日志组，若您还没有创建日志组，可参考日志组文档进行创建。
在元数据编辑页面的某个属性的操作列，先单击右侧的小眼睛，取消该属性在画布上的隐藏，再单击左侧的小眼睛，显示该属性的敏感信息，设置完成后单击“保存”。 注意：若您只是取消左侧的小眼睛隐藏，右侧小眼睛没有取消，呈现状态，则无法显示属性的敏感信息。 图5 显示单个属性的敏感信息 父主题： 访问图和分析图
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
扩副本(2.2.23) 功能介绍 扩副本能力允许动态扩容多个从节点，扩容的从节点可以处理读请求，从而提高读请求性能。 一万边和百亿边规格的图暂不支持扩副本。 进行扩副本操作后，不支持扩容图操作。 如果要对图进行扩容和扩副本两个操作，需要您先进行扩容图操作，再进行扩副本操作。 调试 您可以在API
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