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策略权限 策略说明 GES系统策略 GES自定义策略 GES请求条件 GES资源 父主题： 权限管理
导入元数据 准备元数据 从本地或OBS导入数据 父主题： 元数据操作
运维监控与告警 监控项列表 图实例运维监控 监控 Cloud Eye监控集群
GES基于属性图（Property graph）模型导入图数据，一个属性图是由点、边、标签（Label）和属性（Property）组成的有向图。 点又称作节点（Node），边又称作关系（Relationship），点和关系是最重要的实体。 图数据模型中的点代表实体，如交通网络中的
多标签图不支持图探索功能。 路径拓展 利用Filtered-query-API原理，对k跳过程进行逐层过滤，列出满足过滤条件的第k跳节点或边。Filtered-query接口说明可参考Filtered-query API。 在图引擎编辑器左侧探索区的“路径拓展模块”内，填写以下参数：
00001，max_iterations=100，计算得到不同社区的子图会展示在绘图区，节点颜色根据不同社区来区别，JSON结果会展示在查询结果区。 父主题： 算法参考
00001，max_iterations=1000，directed=true，点过滤条件：label=“话题”，得到TopicRank排序结果。 父主题： 算法参考
的top节点组成的子图会展示在绘图区，节点大小根据PersonalRank值的大小来区别，JSON结果会展示在查询结果区。 父主题： 算法参考
算结果中的top节点组成的子图会展示在绘图区，节点大小根据PageRank值的大小来区别，JSON结果会展示在查询结果区。 父主题： 算法参考
mple的maven工程，这是GES API对应的Java SDK代码示例，可以导入到IDE中修改API参数进行调试。 GES API详情与参数说明详见业务面API，如何找到API对应Java SDK代码样例文件详见Java SDK样例参考。代码样例文件所在的路径存在一个Main文件可用于调试。
的Python工程，这是GES API对应的Python SDK代码样例，可以导入到IDE中修改API参数进行调试。 GES API详情与参数说明详见业务面API，如何找到API对应Python SDK代码样例文件详见Python SDK样例参考。代码样例文件所在路径下存在一个Main文件可用于调试。
基于HTTPS请求的API（Application programming interface）管理方式。 API方式 如果用户需要将华为云平台上的图引擎服务集成到第三方系统，用于二次开发，请使用API方式访问图引擎服务，具体操作请参见《图引擎服务API参考》。 管理控制台方式
1000000]，默认为10000。 statistics 否 是否输出所有满足条件的子图的个数 Bool true或false,默认false。 父主题： 算法参考
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
true 示例 计算从Lee节点出发，到其余各节点的最短路径长度。 输入参数source=Lee，directed=true。 父主题： 算法参考
无。 示例 输入参数source=Lee，target=Alice，计算结果会展示在绘图区，JSON结果会展示在查询结果区。 父主题： 算法参考
3，dim=3，walkLength=20，walkNumber=10，iterations=40，得到每个节点的三维向量表示。 父主题： 算法参考
输入参数source=Lee，target=Alice，n=10，k=5，directed=false，计算结果会展示在绘图区，JSON结果会展示在查询结果区。 父主题： 算法参考
00001，max_iterations=1000，计算得到带有不同标签的子图会展示在绘图区，节点颜色根据不同标签来区别，JSON结果会展示在查询结果区。 父主题： 算法参考
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） 从起点出发，通过宽度优先搜索（BFS），找出k层与之关联的所有节点。找到的子
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