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ma权限、所有label（包括默认label“__DEFAULT__”）的读权限。否则创建索引后需要使用具备相应权限的账号发送“call db.schema()”对Cypher查询编译缓存进行刷新。 父主题： Cypher操作API（2.2.16）
200 成功响应示例 { "commit": "140507984406272-2fa8a507-f13b-4f23-8dde-4693db982b900000000019090", "result": "success" } 状态码： 400 失败响应示例 {
查询schema：call db.schema() 注意：单独执行此接口仅返回的点对应的schema元数据，页面上将会看到点label呈现的多个孤立点。如果您希望看到点边结构的schema可视化，可以调用生成schema结构API，然后在cypher输入框中输入call db.schema()。
DSL语法说明 语法介绍 Algorithm query接口是GES提供的一种graph 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
} 从控制台获取项目ID 在调用接口的时候，部分URI中需要填入项目编号，所以需要先在管理控制台上获取到项目编号。 项目编号获取步骤如下： 注册并登录管理控制台。 在页面右上角单击用户名，然后在下拉列表中单击“我的凭证”，进入“我的凭证”页面。 如果您登录的是华为云官网，而非管理控
产品类型 图引擎服务 GES 产品 图规格（边数） 计费模式 按需 资源名称/ID 图实例的名称和ID 例如：ges-0001，70fd9db0-5e13-41af-8d2c-ee4a1858b13f 规格 图实例的规格（边数） 使用量类型 个 单价 按需计费模式为简单定价（使用
(n:user{userid:0}) set n.gender='M' return n call procedures 支持 call db.schema() unwind 支持 unwind [1, 2, 3] as p return p union 支持 match (n:movie)
(n:user{userid:0}) set n.gender='M' return n call procedures 支持 call db.schema() unwind 支持 unwind [1, 2, 3] as p return p union 支持 match (n:movie)
关联预测算法（link_prediction） 功能介绍 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
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
三角计数算法（triangle_count） 功能介绍 根据输入参数，执行三角计数算法。 三角计数算法（Triangle 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。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg
连通分量（connected_component） 功能介绍 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
紧密中心度算法（closeness） 功能介绍 根据输入参数，执行紧密中心度算法。 紧密中心度算法（Closeness Centrality）计算一批节点到所有其他可达节点的最短距离的倒数，进行累积后归一化的值。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/h
聚类系数算法（cluster_coefficient） 功能介绍 根据输入参数，执行cluster_coefficient算法。 聚类系数算法（cluster_coefficient）用于计算图中节点的聚集程度。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/h
pagerank算法 功能介绍 根据输入参数，执行PageRank算法。 PageRank算法又称网页排名算法，是一种由搜索引擎根据网页（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。
personalrank算法（personalrank） 功能介绍 根据输入参数，执行personalrank算法。 PersonalRank算法又称Personalized 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
全最短路（all_shortest_paths） 功能介绍 根据输入参数，执行全最短路算法。 全最短路（all_shortest_paths）用以解决图论研究中的一个经典算法问题，旨在寻找图中两节点之间所有的最短路径。 URI POST /ges/v1.0/{project_id
点集全最短路（all_shortest_paths_of_vertex_sets） 功能介绍 根据输入参数，执行点集全最短路算法。 点集全最短路（all_shortest_paths_of_vertex_sets）用于发现两个点集之间的所有最短路径。 URI POST /ges/v1
louvain算法（louvain） 功能介绍 根据输入参数，执行Louvain算法。 Louvain算法是基于模块度的社区发现算法，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，其优化目标是最大化整个社区网络的模块度。 URI POST /ges/v1.0/{p
标签传播算法（label_propagation） 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
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