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根据您选择的边数大小计费。 针对边数提供预付费实例和按需（小时）两种计费模式。 数据存储空间（可选） GES的数据通过对象存储服务（OBS）上传或导出，存储计费按照OBS的计费规则，详情可参考对象存储服务价格详情。 公网流量（可选） GES支持绑定公网IP，所需费用按照虚拟私有云（VPC）服务的EIP
根据您选择的边数大小计费。 针对边数提供预付费实例和按需（小时）两种计费模式。 数据存储空间 GES的数据通过对象存储服务（OBS）上传或导出，存储计费按照OBS的计费规则，详情可参考对象存储服务价格详情。 公网流量 GES支持绑定公网IP，所需费用按照虚拟私有云（VPC）服务的EIP计费规则
LL"模式下，当前只支持"TXT"这个格式，且算法结果会写到集群节点的本地目录，需要通过"export-result"接口将全量结果写到obs才能访问。 "TRUNCATED"表示算法结果截断输出，当前只支持"JSON"这种格式。 对于存在默认值的参数，如果传参数值为null，按默认值处理。
什么是区域与可用区？ 什么是区域、可用区 我们用区域和可用区来描述数据中心的位置，您可以在特定的区域、可用区创建资源。 区域（Region）：从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分
0/{project_id}/graphs/{graph_name}/jobs/{job_id} 取消Job。 导出job返回结果到文件 2.2.1 POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/jobs/{job_id}/action?action_id=export-result
h_name}/jobs/{job_id}/status?offset=offset&limit=limit 查询Job状态。 查询job列表 2.2.13 GET /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/jobs/status?li
large. 元数据文件太大 创建元数据时，OBS上的元数据文件或者请求的body体元数据文件超过10M。 400 GES.7070 Failed to parse the metadata file. 元数据文件解析失败 创建元数据时，OBS上的元数据文件或者请求的body体不符合
图引擎服务与图像处理有什么区别？ 创建实例或实例已创建，需绑定EIP时，提示创建委托权限不足怎么处理？ 创建实例或实例已创建，需绑定EIP时，页面提示“委托配额不足”如何处理？ 如何导入数据到图引擎服务？ 如果点被删除了，基于该点的边会怎么处理？ 更多 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的的智能问答机器人，有问题欢迎随时求助哦！
查询任务示例 GET http://IP:PORT/ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/jobs/{jobId}/status 任务返回示例 { "data": { "outputs": {
此案例中的单价仅为示例，且计算出的费用为估算值。单价的变动和实际场景中计算出来的费用可能会有偏差。请以华为云官网发布的数据为准。 当前费用不包括OBS存储空间费用，公网流量费用以及公网带宽费用，具体以相关服务的计费标准为准。
边操作API和图操作API 2022年7月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 Cypher异步任务结果支持转储至OBS Cypher异步任务结果支持转储至OBS。 商用 千亿规格限制说明 2 优化画布界面 输入在图引擎编辑器中的查询语言支持高亮显示。 商用 - 2021年9月
aa7e4br01.xxx", "size": 2803, "download_link": "https://obs.domainname.com/rdsbucket.username.1/xxxxxx", "link_expired_time":
点数据集：点文件目录或点文件名，支持csv、txt格式文件导入。 边数据集：边文件目录或边文件名，支持csv、txt格式文件导入。 元数据：新增数据的元数据文件OBS路径。 日志存储路径：导入图日志存放目录，用于存储导入失败的数据和详细错误原因。 字段分隔符：csv格式文件字段分隔符，默认值为逗号（,）。
Gremlin/Cypher查询是否支持几条命令一起执行？ Gremlin支持多条命令一起执行，命令之间用分号隔开。 例如： graph = EywaGraph.open('ges_6715');g = graph.traversal();g.V().limit(1) Cypher暂时不支持多条命令一起执行。
Node2vec算法 概述 Node2vec算法通过调用word2vec算法，把网络中的节点映射到欧式空间，用向量表示节点的特征。 Node2vec算法通过回退参数 P 和前进参数 Q 来生成从每个节点出发的随机步，带有BFS和DFS的混合，回退概率正比于1/P，前进概率正比于1
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，节点的标签按相似
在算法分析区，你可以选择算法，并设置参数。 图引擎服务支持的算法如算法一览表所示，详细算法介绍请参见算法参考。 图1 设置算法参数 对于用source（节点ID） 和target参数进行查询的算法，例如personalrank算法，k跳算法，最短路径算法等，支持按照属性查询点。
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，节点的标签按相似
成本管理 随着上云企业越来越多，企业对用云成本问题也越发重视。使用图引擎服务时，如何进行成本管理，减轻业务负担呢？本文将从成本构成、成本分配、成本分析和成本优化四个维度介绍成本管理，帮助您通过成本管理节约成本，在保障业务快速发展的同时获得最大成本收益。 成本构成 使用图引擎服务时，成本主要包括两个方面：
()-[r:__DEFAULT__]->() return r 通过Cypher查询Schema结构 功能介绍 查询生成的schema结构（从OBS上读取）。 查询语句介绍 名称：查询Schema结构。 命令：call db.schema () 说明： 当未执行生成Schema结构AP
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