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temporal paths算法，返回距离最短的时序路径 foremost：运行foremost temporal paths算法，返回尽可能早的到达目标节点的时序路径 fastest：运行fastest temporal paths算法，返回耗费时间最短的时序路径 表4 dynamicRange
l、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)。 数据库名称：数据源的数据库的名称。 数据库用户名：访问数据源的数据库的用户名(Hive不涉及)。
点集最短路（shortest_path_of_vertex_sets）(2.1.5) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 sources 是 起点ID集合 String 标准csv格式，ID之间以英文逗号分隔，例如：“Alice,Nana”。
点集最短路（shortest_path_of_vertex_sets） 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 sources 是 起点ID集合 String 标准csv格式，ID之间以英文逗号分隔，例如：“Alice,Nana”。 个数不大于100000。
行，请及时充值。 欠费原因 未购买资源包，在按需计费模式下账户的余额不足。 欠费影响 包年/包月 对于包年/包月的图实例资源，用户已经预先支付了资源费用，因此在账户出现欠费的情况下，已有的包年/包月资源仍可正常使用。然而，对于涉及费用的操作，如购买新的图规格，升级图规格，续费订单等，用户将无法正常进行。
API使用类 如何导入数据到图引擎服务？ 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？ Gremlin/Cypher查询是否支持几条命令一起执行？ 如果点被删除了，基于该点的边会怎么处理？
带过滤全最短路径（Filtered All Shortest Paths）是在最短路径算法（Shortest Path）基础上支持条件过滤，寻找图中两节点之间满足条件的全最短路径。 适用场景 适用于关系挖掘、路径规划、网络规划等场景。 参数说明 表1 Filtered All Shortest
], "Occupation":[ "aritist" ], "Zip-code":[ "98133" ] } } SERVER_URL：图的访问地址，取值请参考业务面API使用限制。
游走过程提前结束参数：候选推荐节点访问次数的最小值。 说明： 对于一个节点，如果其在随机游走过程被访问到，且被访问到的次数达到“nv”，则该节点将记入候选推荐的节点。 Integer 1~10。 5 np 否 游走过程提前结束参数：候选推荐节点个数。 说明： 若某个source节点的候选推荐节点达到“n
老版本的图有Bug或者需要增加新功能时，需要把老版本的图升级到新版本。 绑定EIP 1.0.6 POST /v2/{project_id}/graphs/{graph_id}/bind-eip 用户需要在公网访问图时，需要绑定一个弹性公网IP。 解绑EIP 1.0.6 POST /v2/{project_i
0) 删除图(1.0.0) 增量导入图(2.1.14) 导出图(1.0.5) 清空图(2.1.2) 升级图(1.0.5) 绑定EIP(1.0.6) 解绑EIP(1.0.6) 变更规格(2.2.21) 强制重启图(2.2.21) 扩副本(2.2.23) 切换安全组（2.4.3） 父主题：
0) 删除图(1.0.0) 增量导入图(2.1.14) 导出图(1.0.5) 清空图(2.1.2) 升级图(1.0.5) 绑定EIP(1.0.6) 解绑EIP(1.0.6) 扩容图(2.2.21) 强制重启图(2.2.21) 扩副本(2.2.23) 父主题： 管理面API（V1）
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
表示要做的查询类型，可选的值有： inV：入点 outV：出点 bothV：入点和出点 vertex：所有节点。第一层filter可用，若起始传入节点，则第一层输出为传入的节点；若起始传入节点为空，则第一层输出为所有节点 in：入边 out：出边 both：入边和出边 edge：所有边，仅第一层filter可用，使用方式与vertex类似
source 是 节点的ID。 String - - directed 否 是否考虑边的方向。 Boolean true或false。 true 表2 response_data参数说明 参数 类型 说明 distance List 源节点（source）到图中各节点的路径长度： [
边上权重应大于0。 - OD_pairs 否 起点终点节点对 String 标准csv格式，起点和终点以英文逗号分隔，各起点和终点节点对之间以换行符“\n”分隔，例如：“Alice,Nana\nLily,Amy”。 - seeds 否 热点事件发生地的节点ID String 当未知OD_pair
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。 Louvain算法
三角计数算法（Triangle Count） 概述 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。 适用场景 三角计数算法（Triangle Count）适用于衡量图的结构特性场景。 参数说明 参数 是否必选
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），不考虑路径方向的为弱连通分量（weakly
Shortest Paths） 概述 全最短路径算法（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的所有最短路径。 适用场景 全最短路径算法（All Shortest Paths）适用于路径设计、网络规划等场景。 参数说明 表1 全最短路径算法（All
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