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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。
PageRank算法。该算法继承了经典PageRank算法的思想，利用图链接结构来递归计算各节点的重要性。与PageRank算法不同的是，为了保证随机行走中各节点的访问概率能够反映出用户的偏好，PersonalRank算法在随机行走中的每次跳转会以（1-alpha）的概率返回到source节点。 URI
操作，则还需要拥有OBS服务的权限，具体请参考GES常用操作对OBS权限的依赖关系，OBS权限授权时需要指定权限范围为全局服务资源。 GES Manager GES服务高级用户。 操作权限：可以对GES资源执行除创建图、删除图、变更规格、扩副本以外的任意操作。 作用范围：项目级服务。
用户Token。 用于获取操作API的权限。获取方法请参见获取Token接口，响应消息头中X-Subject-Token的值即为Token。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 graph_backup_id 否 String 启动图时关联的备份ID，设置此参数时，表示从备份
执行失败时，用于显示错误信息。 errorCode String 系统提示信息。 执行成功时，字段可能为空。 执行失败时，用于显示错误码。 data Object 要查询的索引数据。 result String 查询结果，成功时为success。 indices List 查询结果，索引列表。 indexType
添加自定义操作 通过调用API的方式来添加自定义操作，支持您在界面上定义自己的快捷操作集。 操作步骤 在图引擎编辑器左侧的操作区内，单击“编辑”后，下方会出现“新增操作”的按钮，单击此按钮。 图1 新增操作 在弹出的新增操作框中填写以下参数： 自定义操作名称：填写名称，方便后续快速查找和使用。
约束条件 元数据的数据类型如表1和表2所示。 表1 元数据属性约束条件 数据类型 约束条件 char 小于‘<’ 大于‘>’ 等于‘=’ 不等于‘！=’ 在范围‘range’ 大于或等于‘>=’ 小于或等于‘<=’ char array 小于‘<’ 大于‘>’ 等于‘=’ 不等于‘！=’
根据网页（节点）之间相互的超链接进行计算的技术，用来体现网页（节点）的相关性和重要性。 如果一个网页被很多其他网页链接到，说明这个网页比较重要，也就是其PageRank值会相对较高。 如果一个PageRank值很高的网页链接到其他网页，那么被链接到的网页的PageRank值会相应地提高。
执行失败时，用于显示错误信息。 errorCode String 系统提示信息。 执行成功时，字段可能为空。 执行失败时，用于显示错误码。 data Object 要查询的索引数据。 result String 查询结果，成功时为success。 indices List 查询结果，索引列表。 indexType
建议在使用图期间，不要删除存储在OBS中的数据。 导入目录下的单文件或者导入的单文件大小不能超过5GB，如果超过5GB，则会导入失败，建议把文件拆成小于5GB的多个文件后再导入。 单次导入的文件总大小（包括点、边数据集）不能超过可用内存的1/5。可用内存参考运维监控看板>节点监控
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
edges 是 Object 待添加边数组 parallelEdge 否 Object 重复边处理 action 否 String 处理方式，取值为override或ignore。 取值为override时，表示覆盖之前的重复边。 取值为ignore时，若边已存在，不会覆盖之前的边。若边不存在，则添加边。
uery 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 command 是 String 查询命令(Gremlin语言)。
执行成功时，字段可能为空。 执行失败时，用于显示错误码。 data Object 查询结果。请求失败时字段为空。 表3 data参数说明 参数 类型 说明 schema List 各label与关联的property字段定义。 请求示例 查询图的元数据详情。 GET http://{SERVER_URL}/ges/v1
k跳算法（k_hop） 功能介绍 根据输入参数，执行k跳算法。 k跳算法从起点出发，通过宽度优先搜索（BFS），找出k层与之关联的所有节点。找到的子图称为起点的“ego-net”。k跳算法会返回ego-net中节点及其个数。 URI POST /ges/v1.0/{project_i
target点名称。 label 否 String 边的label，若没有则置为“__DEFAULT__”。 properties 否 Object 各个属性的值。 parallelEdge 否 parallelEdge Object 重复边处理。 表3 parallelEdge参数说明
根据输入参数，执行Cesna算法。 Cesna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。此外，该算法还利用了节点属性对社区进行建模，即假设节点的属性也是根据社区关系生成的。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/
根据输入参数，执行连通分量（Connected Component）算法。 连通分量代表图中的一个子图，当中所有节点都相互连接。考虑路径方向的为强连通分量（strongly connected component），不考虑路径方向的为弱连通分量（weakly connected component）。连通分量算法（Connected
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
点属性列表：点属性列表，指定的属性需属于schema文件中的属性，如果列表为空，则不会导入点属性。 边属性列表：边属性列表，指定的属性需属于schema文件中的属性，如果列表为空，则不会导入边属性。 图5 数据导入 填写完成后，单击“确定”，导入后的数据会显示在HyG图信息详情里。
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