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k核算法（k-core） 概述 k核算法（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，较好的体现了节点的传播能力。 适用场景 k核算法（k-core）适用于社区发现、金融风控等场景。 参数说明 表1 k核算法（k-core）参数说明
单源最短路算法（SSSP） 概述 单源最短路算法（SSSP）计算了图论中的一个经典问题，给出从给定的一个节点（称为源节点）出发到其余各节点的最短路径长度。 适用场景 单源最短路算法（SSSP）适用于网络路由、路径设计等场景。 参数说明 表1 单源最短路算法（SSSP）参数说明 参数
“备份管理”页面操作如下： 登录图引擎服务管理控制台。在左侧导航栏选择“备份管理”。 在“备份管理”页面右上角，单击“备份”。 在备份页面，选择“关联图”，即当前用户创建的图，单击“确定”开始备份。 图3 备份管理页面备份 “备份管理”页面的“备份”操作，可选择“关联图”，但是当系统中只有一个图时，也不能更改其关联图选项。
绑定&解绑EIP 绑定EIP 如果需要通过公网访问GES服务，您可以通过绑定弹性公网IP（简称EIP）来实现。 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”。 在图管理列表中，选择需绑定EIP图，在“操作”列选择“更多”>“绑定EIP”。 在弹出的“绑定EIP”页面中，选择可用EIP。
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
ransaction/{commit} 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 graph_name 是 String 图名称。 commit 是 String 事务ID，通过创建事务接口获取。 请求参数
jobID：异步任务的jobId。 图名称：只有持久化版图会显示图名称。 任务类型：异步任务类型（类型包括ImportGraph、VertexQuery）。 原始请求：用户发给接口原始请求的body体。 状态：包括等待、运行中、完成、取消四种。 进度：表示当前任务的运行进度。 开始时间：任务开始运行的时间，如果任务没有开始运行，该值为空。
边中介中心度（Edge-betweenness Centrality） 概述 边中介中心度算法（Edge-betweenness Centrality）以经过某条边的最短路径数目来刻画边重要性的指标。 适用场景 同betweenness类似，可用作关键关系的发掘；适用于社交、金融风控、交通路网、城市规划等领域
行业图模板创建图 登录华为云账号，进入图引擎服务管理控制台，单击右上角的“创建图”按钮，进入创建图页面。 选择“区域”，即集群工作区域，可在页面左上角下拉栏选择。 在创建图页面单击“使用行业图模板创建”tab页进入模板图创图界面。 在“服务选型”页面，设置以下参数： 选择想要创建
删除备份 当备份数据不再使用时，您可以根据情况删除备份数据。 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“备份管理”。 在备份列表中，选择需要删除的备份数据，在“操作”列，单击“删除”。 在弹出的对话框中，单击“是”删除数据。 数据删除后无法恢复，请谨慎操作。
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 compone
全最短路算法（All Shortest Paths） 概述 全最短路径算法（All Shortest Paths）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所有最短路径。 适用场景 全最短路径算法（All Shortest Paths）适用于路径设计、网络规划等场景。
从本地或OBS导入数据 在图引擎管理控制台，单击左侧导航栏的“元数据管理”。 在“元数据管理”页面，单击左上角“导入”。 在“导入”页面，您可以在“类型”中选择从“本地”或从“OBS”中导入元数据。 从本地导入 “选择本地文件”：单击“上传”，选择本地的文件。 文件格式必须为xml格式。
度数关联度算法（Degree Correlation） 概述 度数关联度算法（Degree 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。
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。
带过滤全对最短路径（Filtered All Pairs Shortest Paths）是寻找图中任意两点之间满足条件的最短路径。当前，考虑到实际应用场景，此算法需要用户指定起点集（sources）和终点集（targets），本算法将返回起点集合到终点集合之间满足条件的两两全最短路径。 适用场景 带过滤全对最短路径（Filtered
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
单点环路检测（Single Vertex Circles Detection） 概述 单点环路检测（Single-Vertex-Circles-Detection）是一个经典的图问题，意在寻找图中的环路。环路上的点较好地体现了该点的重要性。 适用场景 单点环路检测适用于交通运输、金融风控等场景。
导出备份到OBS 为了实现GES跨Region数据迁移，您可以选择将备份文件导出到OBS。 持久化的图暂不支持该功能。 只有2.3.16及以上版本的内存版的图支持该功能，低版本的图需要您先进行升级图操作，升级到最新版本再进行导出。 您需要先在“图管理”页面对图进行成功备份，让图出
从OBS中导入备份 将导出到OBS的备份文件导入到图中，导入成功后使用该备份还原图实例。 持久化的图暂不支持该功能。 只有2.3.16及以上版本的内存版的图支持该功能，低版本的图需要您先进行升级图操作，升级到最新版本再进行导入。 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“备份管理”。
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