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ph_name}/version 表1 URI参数说明 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。 请求参数 无 响应参数 表2 响应Body参数说明 参数 类型 说明
0/{project_id}/hyg/{graph_name} 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。 请求参数 无 响应参数 表2 响应Body参数说明 参数 类型 说明
project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 graph_id 是 String 图ID。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 backup_id 是 String 备份ID。获取方法请参考查看某个图的备份列表。 X-Auth-Token
只有导出图，导入图，点过滤查询、边过滤查询、多跳过滤查询（Filtered-query V2）、执行算法、增加索引返回的Job支持取消。 支持取消的算法有：topicrank、pagerank、personalrank、kcore、connected_component、label_propa
ex类似 后一层的查询操作以前一层的查询结果为输入： 若前一层的结果是点，则对应的操作可以有（inV，outV，bothV，in，out，both）。 若前一层的结果是边，则对应的操作可以有（inV，outV，bothV）。 vertex_filter 否 String 在“operator”为“
raph_name}/vertices 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。 请求参数 表2 Body参数说明 参数 是否必选 类型 说明 vertex
graph_name}/indices 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。 响应参数 表2 响应Body参数说明 参数 类型 说明 errorMessage
graph_name}/indices 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。 响应参数 表2 响应Body参数说明 参数 类型 说明 errorMessage
关联预测算法（Link Prediction） 概述 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。 适用场景 关联预测算法（Link Prediction）适用于社交网上的好友推荐、关系预测等场景。
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
/ges/v1.0/{project_id}/hyg 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。 请求参数 无 响应参数 表2 响应Body参数说明 参数 类型 说明 errorMessage String 系统提示信息。
边数据集格式。当前仅支持csv。 默认为csv。 edgeProperties 有edgesetPath则必选 Object 边文件中边的label和待更新属性列表信息，JsonArray格式。请参见表4。 targetProperties 有edgesetPath则必选 Object 边文件中用于区
String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 scene_name 否 String 场景名称。当有且只有scene_name有值时，返回对应scene_name下的所有application详情。当有且只有scene_na
功能介绍 根据输入参数，执行label_propagation算法。 标签传播算法（Label 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
a?label={labelName} 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。 label_name 是 String Label名称。 请求参数
创建成功HyG图后，可以进行“数据导入”或者“数据同步”。 数据导入：用户可以导入新的点边数据，具体请参见数据导入。 数据同步：将用户在图数据库中已有的点边数据同步至计算引擎，具体请参见数据同步。 图3 数据导入 若您想删除Hyg图，单击“删除HyG图”，在弹出框中输入“DELETE”，完成删除操作。
action_id=batch-build 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。 请求参数 表2 Body参数说明 参数 是否必选 类型 说明 indices
标签传播算法（Label Propagation） 概述 标签传播算法（Label 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
GES的vertex 和 edge property由元数据文件定义，所以没有真的增加以及删除property的方法，只有修改以及清除的操作，类似property()，remove()等方法，都是修改属性的值，property()设置的值由参数决定，remove()，会把string类属性，
√ √ × × 删除备份 √ √ × × 查看备份 √ √ √ √ 启动图 √ √ × × 停止图 √ √ × × 升级图 √ √ × × 扩容图 √ √ × × 导出图 √ √ × × 绑定EIP √ √ × × 解绑EIP √ √ × × 查看任务中心 √ √ √ √ 表4 GES常用操作与策略的关系
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