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属性页签可展示选中点或边的属性信息，也可对单个点或边的属性进行编辑。 属性编辑的操作如下： 在绘图区选中一个点或边，单击右键，选择“查看属性”，会在右侧显示“属性”页签，展示选中点边的属性信息。 若选中的点有多个标签（label），可单击label后的下拉框来查看其它label的属性信息。 图1
Engine Service，简称GES），是国内首个商用的、拥有自主知识产权的国产分布式原生图引擎，是针对以“关系”为基础的“图”结构数据，进行查询、分析的服务。广泛应用于社交应用、企业关系分析、风控、推荐、舆情、防欺诈等具有丰富关系数据的场景。 本文档能够帮助您快速了解和使用图引擎服务，基本使用流程如下：
以从接口的请求部分看到所需的请求参数及参数说明。将消息体加入后的请求如下所示，加粗的斜体字段需要根据实际值填写，其中username为用户名，domainname为用户所属的账号名称，********为用户登录密码，xxxxxxxxxxxxxxxxxx为project的名称。例如
k核算法（kcore） 功能介绍 根据输入参数，执行K核算法。 K核算法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。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
产品优势 大规模 高效的数据组织，让您更有效的对百亿节点千亿边规模的数据进行查询与分析。 高性能 深度优化的分布式图形计算引擎，为您提供高并发、秒级多跳的实时查询能力。 查询分析一体 查询分析一体化，提供丰富的图分析算法，为关系分析、路径的规划、营销推荐等业务提供多样的分析能力。 简单易用
根据输入参数，执行link_prediction算法。 关联预测算法（link_prediction）给定两个节点，根据Jaccard度量方法计算两个节点的相似程度，预测节点之间的紧密关系。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
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
功能介绍 根据输入参数，执行infomap算法。 infomap算法是一种基于信息论的社区发现算法，该算法在效率和效果上都表现较好，并且能够发现层次性的社区结构，其优化目标为找到最优的社区结构，使节点的层次编码长度最小。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}
Service，简称GES）是针对以“关系”为基础的“图”结构数据，进行查询、分析的服务。广泛应用于社交关系分析、营销推荐及社会化聆听、信息传播、防欺诈等具有丰富关系数据的场景。 本文档将为您介绍如何在图引擎服务管理控制台完成图数据的相关操作和分析。 使用本服务的操作流程如下所示： 图1 图引擎服务的使用流程 表1
恢复图 如果当前编辑的图数据存在问题，需要获取之前备份的数据进行分析时，您可以将备份数据载入，以恢复图数据。 图规格为“一万边”的图和产品类型为持久化版的图没有自动备份功能，恢复图数据时只能通过手动备份恢复。其他规格的图可以通过“自动备份”和“手动备份”两种方式恢复图数据。 具体操作步骤如下：
管理图 在“图管理”页面，您可以查看所创建图的详细信息。 操作步骤 在“图管理”页面，单击“图名称”前的，可以查看图的详细信息，如图1所示。 图1 图相关信息 在图管理列表中，在对应图右侧的“操作”列，单击“更多”可对图进行例如启动、停止、删除、升级图等一系列管理图操作，如图2所示。
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。
Sets）可以得到两个点集合（群体集合）所共有的邻居（即两个群体临域的交集），直观的发现与两个群体共同联系的对象，如发现社交场合中的共同好友、消费领域共同感兴趣的商品、社区群体共同接触过的人，进一步推测两点集合之间的潜在关系和联系程度。 适用场景 点集共同邻居算法适用于进行关系发掘、产品/好友推荐等图分析技术。
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。
2000]，默认值为100。 weight 否 String 边上权重，取值为空或字符串， 当图中的边没有配置该属性时，算法会报错。 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。 OD_pairs和seeds参数二选一，当OD_pairs和seeds同时输
并进行实名认证。 注册华为云后，如果需要对GES资源进行精细管理，请使用IAM服务创建IAM用户及用户组，并授权，以使得IAM用户获得具体的操作权限。具体内容请参考GES资源。 注册华为云账号 如果您已完成华为云账号注册，可跳过该步骤。 登录华为云官方网站。 单击华为云官网右上角“注册”进入注册页面。
量导入。 操作步骤 在图管理页面，选择需要导入数据的图，在“操作”列选择“导入”。 在弹出的导入提示框中，填写以下数据： 首先单击元数据、边数据集和点数据集后的“下载模板”按钮，将下载的三个模板放入已有的OBS桶路径下。 下载的模板中已包含一份电影数据，可直接使用。 元数据：需要创建后才能导入。
图操作接口旨在为用户提供从输入、计算到输出的端到端全流程操作接口。 图属性值类型 Python DSL当前支持3种数据类型：int、float和bool，分别对应C++中的int64_t、double和bool基本数据类型。 Combiner类型 Combiner用于在满足交换律和结合律的计算过程中对数据
判断左值（标签、id、属性值）是否在右值（必须是array类型）中，和内存版的左值和右值是否有交集的语义有区别。 不支持CONTAIN、NOTCONTAIN、SUBSET等集合运算。 匹配：右值是左值的PREFIX（前缀）、NOTPREFIX（非前缀）、 SUFFIX（后缀）、N
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