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管理面任务中心 管理面任务中心功能，可用于查看创建图、备份图、启动图、增加备份、导入图、导出图、升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
3D图展示 您可以使用3D模式来展现图效果，帮助您更直观的查看图和分析图。 使用限制说明：目前3D展示功能只支持PagePank算法、personalRank算法、Cypher查询和Gremlin查询的展示，其余算法或功能只能用2D模式来分析图。 3D图展示的具体操作 以PagePank
可视化查询图 在图引擎编辑器中，您可以使用拖拽的方式创建图查询语句，并且可以直接预览查询结果，无需手动编写任何代码。 操作步骤 在图引擎编辑器左侧的区域内选择“可视化查询”模块。 图1 可视化查询 在画布中添加点： 在“添加点模式”页签下会展示全图数据中所有的点边label，每个label
动态拓展 指定某个起始节点id，结合消息传递时间递增和BFS遍历顺序（temporal bfs算法），搜索周围与之相关联的点，输出对应各节点的到达时间以及和源起点之间的距离。具体操作步骤如下： 在左侧“动态图”操作区的“动态拓展”模块内填写参数： 开始和结束的时间以及属性值在上述章节时间轴设置中已经设置完成
时序路径 从一个点出发搜索到目标节点的时序路径（时序路径满足动态图上信息传播的有序性，路径上后一条边的经过时间要晚于或等于前一条边的经过时间），在画布上呈现点、边随时间递增（或非减）的变化趋势。 该功能可以通过strategy参数调整搜索的是距离最短的时序路径，还是尽早到达目标节点的时序路径
备份文件存储到OBS会收取费用，具体可以参考OBS服务收费标准。 任务下发成功后，可以在任务中心查看任务执行情况。 父主题： 备份图和恢复图
“名称”：元数据在图引擎服务中的文件名称。 图2 从OBS导入元数据 单击“确定”完成操作。 导入完成后，元数据文件将展示在元数据管理页面中。 父主题： 导入元数据
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“备份管理”页面右上角，单击“导入”。 在弹出的对话框中，选择将要导入的图和存放备份图数据的OBS路径，单击“是”完成导入备份的图数据。
void main(String[] args) throws ClassNotFoundException, IllegalAccessException, InstantiationException { String token = ""; // 调用IAM服务
Java SDK样例参考 内存版样例 持久化版样例 父主题： Java SDK
Python SDK样例参考 内存版样例 持久化版样例 父主题： Python SDK
在绘图区分析图 绘图区直观地展示了图数据的情况，您也可以通过绘图区对数据进行编辑和分析。绘图区的快捷键以及界面元素的功能，请参见表3。 利用绘图区分析图具体操作如下： 进入图引擎编辑器页面，详细操作请参见访问图引擎编辑器。 在绘图区，使用鼠标右键单击一个点或一条边，执行以下操作。
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”
多图管理（持久化版） 持久化版的图在创建时，会自动升级为多图集群，一个图集群下可以包含多个图实例，不同的图实例可以分配不同的数据，方便用户同时对多个图数据进行分析。 进入图引擎编辑器，在页面左上角，可对图集群中的图实例进行管理，单击图集群名称旁的下拉框，进行图实例切换。 图1 多图管理
HyG图管理（持久化版） 您可以在图引擎编辑器内来创建HyG图，并对图进行数据导入。 图版本为2.4.2及以上版本支持该功能。 在创建图时，需要选择产品类型为“持久化版”，需要开启“支持HyG计算引擎”才可以使用该功能，具体详情请参见自定义创建图。 创建HyG图 创建完持久化版图集群后
获取图的名称和访问地址 登录GES服务控制台页面，在图管理页面获取图的名称（graphName）和访问地址（graphEndPoint），其中图的访问访问地址有内网访问地址和公网访问地址，根据需要获取。
获取图的名称和访问地址 登录GES服务控制台页面，在图管理页面获取图的名称（graphName）和访问地址（graphEndPoint），其中图的访问访问地址有内网访问地址和公网访问地址，根据需要获取。
本服务对动态图的相关能力进行了支持。 图1 动态图示例 本章节重点介绍动态图数据格式，关于动态图相关操作，请参考动态图创建和动态图使用指导。 动态图的数据模型介绍 对于一般属性图，可以建模为由点、边、标签（Label）和属性（Property）组成的有向图。
点集最短路（Shortest Path of Vertex Sets） 概述 点集最短路算法（Shortest Path of Vertex Sets）用于发现两个点集之间的最短路径。 适用场景 点集最短路算法（Shortest Path of Vertex Sets）适用于互联网社交
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
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