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k跳算法（k-hop） 概述 k跳算法（k-hop）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中节点的个数。 适用场景 k跳算法（k-hop）适用于关系发现、影响力预测、好友推荐等场景。 参数说明 表1
sort_key_type 否 String 持久化版图数据的sortKey的类型，通过配置不同SortKey的值来区分重复边（源点，终点，Label三者都相同的边），仅持久化图需要填写。取值为： "int"：整型。 "string"：字节长度小于40的字符串。 "varString"：不限长度字
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。
建进度。 图3 查看创建进度 创建成功的索引会显示在左侧的索引模块中。 删除索引 在图引擎编辑器左侧的索引模块，选择想要删除的索引，按住鼠标左键将滚动条从左侧滑至最右侧。 单击操作列的“删除”，会出现一个弹窗。 图4 删除索引 核对想要删除的索引信息，确认后手动输入或者一键输入“DELETE”，执行删除操作。
Console图详情的内网访问地址或者管理面API查询图详情返回体的"privateIp"字段的值。 通过ECS访问，但创建ECS的VPC和创建图选定的VPC不是同一个。需要对ECS所在的VPC和建图用的VPC创建VPC对等连接，创建VPC对等连接请参考创建对等连接。同时要在创建图的安全组开
7000元×1 = 7000元 综上所述，使用包年包月的方式将为您节省大量成本，在这种方式下，购买的时长越长优惠越多。 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
allow。 allow表示允许重复边。 ignore表示忽略之后的重复边。 override表示覆盖之前的重复边。 图规格为（持久化版）的图暂不支持该参数。 ignoreLabel 否 Boolean 重复边的定义，是否忽略Label。取值为true或者false，默认取true。
自动续费 自动续费可以减少手动续费的管理成本，避免因忘记手动续费而导致云服务器被自动删除。自动续费的规则如下所述： 云服务器自动续费周期根据您开通自动续费的途径不同，遵循不同的规则。 在图实例到期前均可开通自动续费，到期前7日凌晨3:00首次尝试自动续费，如果扣款失败，每天凌晨3
划线，不能包含其他的特殊字符。 数据源类型：按实际数据源选择，目前支持Mysql、神通数据库、Oracle、DWS、Hive。 图名称：选择需要导入数据的图。 网段CIDR：数据源所在子网的网段。 访问IP地址：数据源的数据库的IP。 访问端口：数据源的数据库的端口(Hive不涉及)。
允许GES调用您的VPC服务。例如，发生故障转移时，GES使用这个委托将您的弹性IP绑定到主GES负载均衡实例。 受限于历史上IAM1.0只有RBAC授权的限制，这两种场景委托权限比较大，GES服务实际上并不需要这么大的权限。 为了优化委托的权限，GES在界面上提供了一键优化的功能，可以
查看查询结果 数据分析结束后，您可以直接在绘图区查看结果或者在“查询结果”页签获取结果信息。 查看查询结果的具体步骤如下： 进入图引擎编辑器页面，详细操作请参见访问图引擎编辑器。 在执行Gremlin/Cypher/DSL查询或算法分析之后，在“查询结果”页签下，展示查询结果。
历史查询 在运维监控页面左侧导航栏单击“监控>历史查询”，进入历史查询页面，该页面展示了图实例历史上运行过的异步任务的详情（和业务面任务中心展示的一样）。 图1 历史查询页面 父主题： 监控
图引擎服务提供包年/包月（实例按月/按年预付费）、按需计费两种计费模式，以满足不同场景下的用户需求。 包年/包月：一种预付费模式，即先付费再使用，按照订单的购买周期进行结算。购买周期越长，享受的折扣越大。一般适用于设备需求量长期稳定的成熟业务。 按需计费：一种后付费模式，即先使用再付费，按照图实例实际
系统会以表格的方式记录用户的执行操作记录，方便用户在分析数据时了解执行进度和执行完成时间。 查看运行记录的具体步骤如下： 进入图引擎编辑器页面，详细操作请参见访问图引擎编辑器。 在执行Gremlin/Cypher/DSL查询或算法分析之后，在“运行记录”页签下会展示操作记录的名称，状
为什么有些算法单击右边“运行”按钮没有反应？ 这种算法需要设置参数才能运行。 您需要单击该算法左侧图标，输入正确的参数后，单击执行算法。 图1 设置算法参数 父主题： 界面问题
在图引擎管理控制台，单击左侧导航栏的“元数据管理”。 在“元数据管理”页面，单击左上角“导入”。 在“导入”页面，您可以在“类型”中选择从“本地”或从“OBS”中导入元数据。 从本地导入 “选择本地文件”：单击“上传”，选择本地的文件。 文件格式必须为xml格式。 “名称”：元数据在图引擎服务中的文件名称。
登录图引擎服务管理控制台，在左侧导航栏选择“备份管理”。 在备份列表中，选择需要删除的备份数据，在“操作”列，单击“删除”。 在弹出的对话框中，输入“DELETE”（或单击“一键输入”），输入完成后单击“是”删除数据。 数据删除后无法恢复，请谨慎操作。 未删除的图的自动备份数据不能删除。 父主题： 备份图和恢复图
终端节点 终端节点即调用API的请求地址，不同服务不同区域的终端节点不同，您可以从地区和终端节点中查询所有服务的终端节点。 图引擎服务的终端节点如下表所示，请您根据业务需要选择对应区域的终端节点。 表1 图引擎服务的终端节点 区域名称 区域 终端节点（Endpoint） 华北-北京一
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，因此可以
紧密中心度算法（Closeness Centrality）计算一个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。紧密中心度可以用来衡量信息从该节点传输到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
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