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vertex 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。
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。
e来开启Cypher的事务功能，以保证单条Cypher语句的原子性。对于多条Cypher语句的事务暂不支持。事务的隔离级别为串行化（serializability）。 由于底层存储引擎存在5s的事务时间窗口限制，因此Cypher的事务不可超过5s。对于复杂的查询，比如说多跳，运行
过滤条件，按属性过滤，JsonArray格式字符串。 offset 否 Integer 本次请求的起始位置。 limit 否 Integer 本次查询期望返回的边的个数。 sorts 否 Object 结果排序的属性。 JsonArray格式字符。 表3 sorts参数说明 参数 是否必选 类型
图数据模型中的点代表实体，如交通网络中的车辆、通信网络中的站点、电商交易网络中的用户和商品、互联网中的网页等。 图数据模型中的边代表关系，如社交网络中的好友关系、电商交易网络中用户评分和购买行为、论文中作者之间的合作关系、文章之间的索引关系等。 如果点被删除了，基于该点的边会自动删除。 父主题：
在“图管理”页面，您可以查看图的名称，运行状态，内网访问地址，公网访问地址，计费模式，创建时间。 “内网访问地址”可单击查看，该地址是访问图实例的浮动IP，通过单击该IP地址您可以查看访问图实例的物理IP列表。为了防止浮动IP切换造成业务闪断，推荐您通过轮询的方式使用物理IP访问图实例。
如果需要通过公网访问GES服务，您可以通过绑定弹性公网IP（简称EIP）来实现。 具体操作步骤如下： 登录图引擎服务管理控制台。 在左侧导航栏，选择“图管理”。 在图管理列表中，选择需绑定EIP图，在“操作”列选择“更多”>“绑定EIP”。 在弹出的“绑定EIP”页面中，选择可用EIP。 若无可用EI
启动图 操作场景 图列表中处于“已停止”状态的图，如果需要重新启用，您可以启动图，使得图可重新被访问和分析。 处于“运行中”状态的图，无法执行启动操作。 操作步骤 登录图引擎服务管理控制台。 在左侧导航栏，选择“图管理”。 在图管理列表中，选择需启动的图，在“操作”列选择“更多”>“启动”。
Content-Length 响应消息体的字节长度，单位为Byte。 Date 系统响应的时间。 Content-type 发送的实体的MIME类型。 TraceID 请求返回的ID，便于问题定位。 对于IAM获取用户Token接口，返回如图1所示的消息头，其中“x-subject-t
获取账号名和账号ID 在调用接口的时候，部分请求中需要填入账号名（domain name）和账号ID（domain_id），所以需要先在管理控制台上获取到账号ID。账号ID获取步骤如下： 登录管理控制台。 鼠标移动至用户名，在下拉列表中单击“我的凭证”。 在“API凭证”页面的查看“账号名”和“账号ID”。
导出备份到OBS 为了实现GES跨Region数据迁移，您可以选择将备份文件导出到OBS。 持久化的图暂不支持该功能。 只有2.3.16及以上版本的内存版的图支持该功能，低版本的图需要您先进行升级图操作，升级到最新版本再进行导出。 您需要先在“图管理”页面对图进行成功备份，让图出
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。 graph_name 是 String 图名称。 vertex_ids 是 String 需要查询的节点id列表。当vertexIds指定多个id时，URL中用“,”隔开。 请求参数 表2
项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 graph_name 是 String 图名称。 vertex_ids 是 String 需要查询的节点id列表。持久化版规格的图暂时仅支持一个id。 请求参数 表2 Body参数说明 参数 类型 说明 data List 查询的点详情数据，请参见表3
在弹出的确认提示框中，单击“确定”完成图备份。 图1 图管理页面备份 “图管理”页面里的“备份”操作只是针对所选择的图进行备份，关联图选项不能更改。 在左侧导航栏选择“备份管理”，您可以在备份管理列表中查看正在备份或已备份的数据。 若备份“状态”显示为“备份中”，请耐心等待几分钟，当备份“状态”显示为“成功”时，表示备份成功。
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。 适用场景 关联预测算法（Link Prediction）适用于社交网上的好友推荐、关系预测等场景。 参数说明 表1 关联预测算法（Link Prediction）参数说明
更新label 功能介绍 持久化版版本更新label的方式为全量覆盖。更新label只影响之后创建的点边，不影响已存在的点边。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/schema?label={labelName}
标签（Label） 标签是属性的集合，描述了一个点或边拥有的所有属性的数据格式。 在不同的标签中，如果定义了相同的属性名称（Property name），则定义的cardinality和dataType需要跟已定义的一致。2.3.18版本以后不再有该限制，即支持不同Label下的同名属性类型不同。
删除过滤后的点(2.2.7) 功能介绍 删除满足过滤条件的点集合。 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。 graph_name 是 String 图名称。 URI POST /ges/v1.0/
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。
说明 source 是 String 边的source节点。 target 是 String 边的target节点。 label 否 String 边的label。 sortKey 否 String/int/null/varString 重复边的sortKey，查询时给出sortKe
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