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会影响读写性能，建议长度控制在1K字节以内，最大不要超过2K字节。 计算类型 计算类型。 弹性云服务器：是具有完整硬件、操作系统、网络功能，并且运行在一个完全隔离环境中的计算机系统。 CPU架构 CPU架构：目前支持“X86计算”和“鲲鹏计算”架构。 图规格（边数） 以边为单位，
// 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK String ak = System.getenv("HUAWEICLOUD_SDK_AK");
聚类系数算法（Cluster Coefficient） 概述 聚类系数表示一个图中节点聚集程度的系数。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。聚类系数算法（Cluster Coefficient）用于计算图中节点的聚集程度。
具备图管理、图数据增删改和查询分析等能力，适配Cypher查询语言外，还为用户提供了图数据的持久化功能，将用户写入的数据落盘，通过多副本和硬件冗余等方式，实现高可用和快速故障恢复，目前持久化版已完成千亿和万亿的大规模图存储和查询验证。 现将图规格为持久化版的图支持的API单独成章节，方便您查阅和使用。
GES服务的功能主要有以下5个方面： 丰富的领域算法 支持PageRank，k-core，最短路径，标签传播，三角计数，关联预测等。 可视化的图形分析 提供向导式探索环境，支持图分析和查询结果可视化，允许交互式操作。 查询分析API 提供图查询、图指标统计、Gremlin查询、Cypher查询、图算法、图管理、备份管理等API。
聚类系数（cluster_coefficient）(1.0.0) 表1 response_data参数说明 参数 类型 说明 cluster_coefficient Double 聚类系数。 statistics Boolean 是否仅返回全图平局聚类系数，默认为true。 父主题：
聚类系数算法（cluster_coefficient） 功能介绍 根据输入参数，执行cluster_coefficient算法。 聚类系数算法（cluster_coefficient）用于计算图中节点的聚集程度。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/h
否（可参考下载SDK压缩包中的样例代码） 支持Java和Python，其他语言后期逐步上线 v1版本。 内容导航 GES开发指南将指导您如何安装和配置开发环境、如何通过调用GES SDK提供的接口函数进行二次开发。 章节 内容 简介 简要介绍本服务和开发指南的概念。 使用管理面SDK 介绍使用管理面GES
personalrank算法（personalrank） 功能介绍 根据输入参数，执行personalrank算法。 PersonalRank算法又称Personalized 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
认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全 # 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK
认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全 // 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK
PersonalRank算法 概述 PersonalRank算法又称Personalized 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
personalrank算法(1.0.0) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 类型 说明 source 是 String 节点的ID。 alpha 否 Double 权重系数(又称阻尼系数)，取值范围为（0,1），默认值为0.85。 convergence 否 Double
Cypher查询 Cypher是一种声明式图查询语言，使用Cypher语句可以查询和修改GES中的数据，并返回结果。 具体操作步骤如下： 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。 Cypher查询编译过程中使用了基于label的点边索引。 第一次使用Cypher查询
因此Cypher的事务不可超过5s。对于复杂的查询，比如说多跳，运行时间可能会超过5s，从而触发超时导致提交失败。 使用Cypher的dbms.killQuery过程可以终止Cypher事务（详见Cypher API-函数和过程）， 并回滚这条Cypher请求造成的所有改动。 响应参数
Filtered-query 代码样例文件路径 代码样例文件名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.customoperation FilteredQuerySample Filtered-query FilteredQueryV2Sample
Filtered-query 代码样例文件路径 代码样例文件名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.filteredquery FilteredQuerySample Filtered-query FilteredQueryV2Sample
Filtered-query V2(2.3.6) 功能介绍 第二代filtered query。支持filtered query API和repeat query API共同的功能。 该接口支持对多跳过滤查询，循环执行遍历查询进行加速。 例如以下gremlin语句： g.V('node1')
Filtered-query API(2.2.13) 功能介绍 对k跳过程进行逐层过滤，列出满足过滤条件的第k跳节点或边。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/action?action_id=filtered-query
因此Cypher的事务不可超过5s。对于复杂的查询，比如说多跳，运行时间可能会超过5s，从而触发超时导致提交失败。 使用Cypher的dbms.killQuery过程可以终止Cypher事务（详见Cypher API-函数和过程）， 并回滚这条Cypher请求造成的所有改动。 响应参数
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