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本章节介绍GES管理面REST API请求的组成，并以调用IAM服务的获取用户Token接口说明如何调用API，该API获取用户的Token，Token可以用于调用其他API时进行鉴权。 您还可以通过这个视频教程了解如何构造请求调用API：https://bbs.huaweicloud.com/videos/102987
动态图数据格式 在大多数实际生活场景中，实体以及关系是动态变化的（如疫情传播网络、转账关系等），这些时序、变化背后蕴含的信息会对结果产生重要影响，因此需要采用动态图对其进行数据建模、存储和动态分析。本服务对动态图的相关能力进行了支持。 图1 动态图示例 本章节重点介绍动态图数据格
graph. 清空图失败 网络波动问题建议重试下。 若继续失败，则根据errorMessage查看错误信息联系技术支持人员。 400 GES.8013 Failed to incrementally import data to the graph. 增量导入图失败 网络波动问题建议重试下。
不考虑边的方向，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。 聚类系数（Cluster Coefficient） 聚类系数是表示一个图中节点聚集程度的系数，证据显示，在现实的网络中，尤其是在特定的网络中，由于相对高密度连接点的关系，节点总是趋向于建立一组严密的组织关系。
不考虑边的方向，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。 聚类系数（Cluster Coefficient） 聚类系数是表示一个图中节点聚集程度的系数，证据显示，在现实的网络中，尤其是在特定的网络中，由于相对高密度连接点的关系，节点总是趋向于建立一组严密的组织关系。
Cloud，简称VPC）为集群提供网络拓扑，实现多个不同集群互相隔离并控制访问。 与对象存储服务的关系 图引擎服务使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）作为图数据的存储路径，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。 创建图时，从OBS桶中获取点数据集和边数据集
其他节点的时间长短。节点的“Closeness Centrality”越大，其在所在图中的位置越靠近中心。 适用场景 紧密中心度算法（Closeness Centrality）适用于社交网络中关键节点发掘等场景。 参数说明 表1 紧密中心度算法（Closeness Centrality）参数说明
action_id=import-graph 为防止系统重启时，不能正常恢复导入图数据，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
状态码： 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 { "jobId": "b4f2e9a0-0439-4edd-a3ad-199bb523b613" } 状态码： 400 失败响应示例 Http Status Code: 400 { "errorMessage":
工作，而是创建用户并使用他们进行日常管理工作。 用户 由账号在IAM中中创建的用户，是云服务的使用人员，具有身份凭证（密码和访问密钥）。 在我的凭证下，您可以查看账号ID和用户ID。通常在调用API的鉴权过程中，您需要用到账号、用户和密码等信息。 区域 指云资源所在的物理位置，同
登录华为云官网或图引擎服务产品页，在右上角用户名下拉框中，单击进入“账号中心”页面。 图1 官网界面 在“账号中心”页面右上角用户名下拉框中，单击进入“统一身份认证”页面。 图2 账号中心界面 在“统一身份认证”服务页面左侧页签栏中选择“委托”选项，删除页面中不使用的委托，保证GES有创建的委托配额。
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。 适用场景 PageRank算法适用于网页排序、社交网络重点人物发掘等场景。 参数说明 表1 PageRank算法参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 alpha 否 权重系数(又称阻尼系数)
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”的“节点监控”中名称后缀为ge
否 Object 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。参数详见vertex、edge参数说明。 edge 否 Object 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。参数详见vertex、edge参数说明。
e和target间不多于n条的k跳无环路径。 算法名称：带过滤的n_paths 英文名称：filtered_n_paths 应用场景 任意网络。 请求参数 表1 body体格式 字段名 是否必选 类型 说明 algorithmName 是 String 对应值为“filtered_n_paths”。
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/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm 表1 路径参数
待更新属性列表，需要与点文件中属性顺序一致，JsonArray格式。 表4 edgeProperties参数说明 参数 是否必选 类型 说明 label 是 String label名称。 properties 是 Object 待更新属性列表，需要与边文件中属性顺序一致，JsonArray格式。
状态码： 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 { "jobId": "b4f2e9a0-0439-4edd-a3ad-199bb523b613" } 状态码： 400 失败响应示例 Http Status Code: 400 { "errorCode":
关联路径算法（n-Paths） 概述 关联路径算法（n-Paths）用于寻找图中两节点之间在k层关系内的n条路径。 适用场景 关联路径算法（n-Paths）适用于关系分析、路径设计、网络规划等场景。 参数说明 表1 关联路径算法（n-Paths）参数说明 参数 是否必选 说明 类型
速度略慢，但导入过程中图并未锁定，可读不可写。 obsParameters 是 Object Obs相关参数。 表3 parallelEdge参数类型 参数 是否必选 类型 说明 sortKeyColumn 否 Int/String sortKey在边文件中的列数，sortKeyColumn从1开始，如果填“last
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