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parameters 参数 是否必选 类型 说明 source 是 String 输入路径的起点ID。 target 是 String 输入路径的终点ID，不等于source。 directed 否 Boolean 是否考虑边的方向。取值为true或false。 说明： false当前版本在有权图上不支持。
集群请求数统计：包括等待中的读请求个数、运行中的读请求个数、等待中的写请求个数、运行中的写请求个数。 图2 图集群状态 告警统计 在告警统计模块，您可以查看当前实例未消除的所有告警，以及过去7天实例产生的所有告警信息。 图3 告警统计 实例资源 在实例资源模块，您可以查看当前实
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 参数说明 表1 Edge-betweenness
sort_key_type 否 String 持久化版图数据的sortKey的类型，通过配置不同SortKey的值来区分重复边（源点，终点，Label三者都相同的边），仅持久化图需要填写。取值为： "int"：整型。 "string"：字节长度小于40的字符串。 "varString"：不限长度字
单击“下载”按钮进行SDK的下载。 单击“历史版本”：您可以查看到SDK和驱动的历史版本号，CPU架构以及在操作列可以进行“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。
下载相应的SDK和驱动，具体操作请参考连接管理。得到名为huaweicloud-ges-sdk-java-xxx.zip的SDK包。 Java SDK安装，Maven源可用 解压huaweicloud-ges-sdk-java-xxx.zip，进入maven-install目录中
86_64。 x86_64：X86 64位架构。 aarch64：ARM 64位架构。 vpcId 是 String 虚拟私有云ID。 subnetId 是 String 指定虚拟私有云下的子网ID。 securityGroupId 是 String 安全组ID。 publicIp
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 共同邻居算法（Common Neighbors）适用于电商、社交等多领域的推荐场景。 参数说明
点集全最短路算法（Shortest Path of Vertex Sets）用于发现两个点集之间的所有最短路径。 适用场景 点集最短路算法可应用于互联网社交、金融风控、路网交通、物流配送等场景下的区块之间关系的分析。 参数说明 表1 All Shortest Paths of Vertex Sets参数说明
parameters 参数 是否必选 类型 说明 statistics 否 Boolean 是否仅输出总的统计量结果，取值为true或false，默认为true。 true：仅输出总的统计数量。 false：输出各点对应三角形数量。 响应参数 参数 类型 说明 errorMessage
实例主节点的平均I/O使用率。 0%～100% 5min 网络I/O使用率 实例主节点的平均I/O使用率。 0%～100% 5min 节点监控-概览 节点名称 实例中节点的名称。 字符串 - CPU使用率 节点的CPU使用率。 0%～100% 5min 内存使用率 节点的内存使用率。
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PagRank值不同，但TOP排序不会有明显差异。 挑出了最有影响力的两部电影，分别是ID
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。标签数据就像是一个源头，可以对无标签数据进行标注，节点的相似度越大，标签越容易传播。
导出过滤后的点(2.2.7) 功能介绍 导出满足过滤条件的点集合。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/vertices/action?action_id=export 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明
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。标签数据就像是一个源头，可以对无标签数据进行标注，节点的相似度越大，标签越容易传播。
“full_text_combination”。 values 否 String 属性的值或点的度的值。当predicate为full_text_combination时，values类型不是string type 否 String 过滤条件逻辑关系，可选值“and”和“or”，默认为“and”。 degree（2
String source节点的个数不超过10000个 - - targets 是 终点ID集合，多个节点ID以逗号分隔（即，标准CSV输入格式） String target节点的个数不超过10000个 - - directed 否 是否考虑边的方向 Bool true 或false，布尔型。
Weapon）表示边，user和movie表示点的类型（标签），rate和friends表示关系类型（标签）。 图1 图数据格式的示例 元数据 元数据的组成结构如下所示： 图2 元数据组成结构 GES的元数据用于定义点和边的属性信息，为XML格式的文件。 在元数据中包含了标签（Label）和属性（Property）。
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。 公网带宽（可选） 按需计费图实例搭配“按带宽计费”的弹性公网IP时，带宽的计费模式同为按需计费。 假设您计划购买的图规格为百万边。在购买页面底部，您将看到所
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