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简介 服务概述 图引擎服务（Graph Engine 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、推荐、精准营销、舆情及社会化聆听、信息传播、防欺诈等具有丰富关系数据的场景。 开发指南概述 图引擎服务软件开发工具包（GES
子图匹配（subgraph matching）算法的目的是在一个给定的大图里面找到与一个给定小图同构的子图，这是一种基本的图查询操作，意在发掘图重要的子结构。 适用场景 子图匹配（subgraph matching）算法适用于社交网络分析、生物信息学、交通运输、群体发现、异常检测等领域。
Count）统计图中三角形个数。三角形越多，代表图中节点关联程度越高，组织关系越严密。 适用场景 三角计数算法（Triangle Count）适用于衡量图的结构特性场景。 参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 statistics 否 是否仅输出总的统计量结果： true：仅输出总的统计数量。
执行失败时，用于显示错误码。 data Object 查询成功时包含data字段，参数详见data参数说明。 status String 查询成功时返回任务状态，可选值为waiting，running，complete。查询失败时字段为空。 result String 执行结果。
查询图概要信息(1.0.0) 功能介绍 查询图的点数和边数等概要信息。 URI GET /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/summary?label_details={labelDetails} 表1 路径参数 参数 是否必选 类型
执行Cypher查询 功能介绍 Cypher是一种被广泛使用的声明式图数据库查询语言，使用Cypher语句可以查询GES中的数据，并返回结果。当前的Cypher实现中使用了图的统计信息，目前Cypher查询编译过程中使用了基于label的点边索引，如需正常使用Cypher，请先参考Cypher预置条件构建索引。
执行Cypher查询 功能介绍 Cypher是一种被广泛使用的声明式图数据库查询语言，使用Cypher语句可以查询GES中的数据，并返回结果。当前的Cypher实现中使用了图的统计信息，目前Cypher查询编译过程中使用了基于label的点边索引，如需正常使用Cypher，请先参考Cypher预置条件构建索引。
单击“查询结果”可以查看cypher查询语句运行结果。 图2 查询结果展示 画布中只存在一个子图模式时才能输出查询结果。若存在多个不连通的子图或孤立点时，必须先添加边连通各子图或孤立点，还可以通过设置多标签的方式重新构建您的查询模式，否则单击“查询”按钮，会提示存在多个子图模式。
查询图版本（2.0.0） 功能介绍 查询图的版本信息。 URI GET /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_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。
动态群体演化（temporal_graph) 功能介绍 针对包含某些节点的群体，结合时间轴观察其结构的动态演化过程 。 图1 原理展示 URL POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/dynamicgraphs/action
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，该字段为空。 请求示例 执行Gremlin查询操作，输入的查询命令为g.V().limit(100)表示查询所有点，但限制点的返回数量为100。 POST http://{SERVER_URL}/ges/v1
标签传播，三角计数，关联预测等。 可视化的图形分析 提供向导式探索环境，支持图分析和查询结果可视化，允许交互式操作。 查询分析API 提供图查询、图指标统计、Gremlin查询、Cypher查询、图算法、图管理、备份管理等API。 兼容开源生态 兼容Apache TinkerPop
度数节点相连。 适用场景 度数关联度算法（Degree Correlation）适用于衡量图的结构特性场景。 参数说明 无。 示例 单击运行，计算图的度数关联度，JSON结果会展示在查询结果区。 父主题： 算法参考
DSL，我们可以利用DSL来完成对图的查询与计算。服务规划为DSL增加各种查询算子，细粒度的基础计算模式算子，从而使得DSL支持用户自定义的图遍历，多跳过滤查询，模式匹配，相似性算法，社区算法，推荐算法，路径分析，业务定制算法等。 例如查询点1，2为起点，第二跳的邻居点集并返回：
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：
管理图操作 分析图 图数据分析 通过“图引擎编辑器”对图进行查询和分析。 图数据分析 查看图任务 总览图 系统总览页面展示了“我的资源”信息，可以帮助您快速了解已有图的总体信息和计费详情。 总览图 任务中心 任务中心可用于查看创建图、备份图、启动图、删除图等异步任务的详情。 任务中心
子图匹配（subgraph matching）算法的目的是在一个给定的大图里面找到与一个给定小图同构的子图，这是一种基本的图查询操作，意在发掘图重要的子结构。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm 表1
查询图元数据详情 功能介绍 查询图的元数据详情。 URI GET /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/schema 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。
查询Job状态(1.0.0)-业务面 功能介绍 查询Job的执行状态。对点过滤查询、边过滤查询、执行算法等异步API，命令下发后，会返回jobId，通过jobId查询任务的执行状态。 URI GET /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_nam
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}/hyg/{graph_name}/algorithm
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