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Job管理 代码样例文件路径 样例方法名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.persistence waitJob 查询Job状态 testListJobs 查询Job列表 父主题： 持久化版样例
点操作 代码样例文件路径 样例方法名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.persistence testQueryVertexsDetails 点详情查询 testBatchVertexsQuery 批量点查询 testBatchAddVertexs
图统计 代码样例文件路径 样例方法名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.persistence testShowGraphVersion 查询图版本信息 testShowGraphSummary 查询图概要信息 父主题： 持久化版样例
索引操作 代码样例文件路径 样例方法名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.persistence testListIndices 查询索引 testCreateIndex 新建索引 testDeleteIndex 删除索引 父主题：
元数据操作 代码样例文件路径 样例方法名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.persistence testAddLabel 添加Label testUpdateLabel 更新Label testQueryGraphSchemaDetail
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
按文件更新/删除数据 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.fileoperation ImportPropertiesSample 通过导入文件更新点边的指定属性 DeleteByFileSample
API详情与参数说明详见业务面API，如何找到API对应Java SDK代码样例文件详见Java SDK样例参考。代码样例文件所在的路径存在一个Main文件可用于调试。 以内存版的执行Cypher查询API为例，从Java SDK样例参考中找到其对应的Java SDK代码样例文件，文件名为“Exe
客户端初始化 认证方式 客户端连接参数 父主题： Java SDK
ICredential; import com.huaweicloud.sdk.core.http.HttpConfig; import java.util.Arrays; // 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
客户端连接参数 在进行了上述客户端初始化认证方式后，您可根据需要进行HTTP配置。 HTTP配置 您可根据以下代码进行配置： import com.huaweicloud.sdk.core.http.HttpConfig; // 默认配置 HttpConfig config
component），不考虑路径方向的为弱连通分量（weakly connected component）。连通分量算法（Connected Component）计算得到的是弱连通分量。 参数说明 无。 示例 单击运行，计算各个节点所属的连通分量，JSON结果会展示在查询结果区。 父主题： 算法参考
ts) 功能介绍 根据输入参数，执行点集共同邻居算法。 点集共同邻居（Common Neighbors of Vertex Sets）可以得到两个点集合（群体集合）所共有的邻居（即两个群体临域的交集），直观的发现与两个群体共同联系的对象， URI POST /ges/v1.0/{
共同邻居算法（Common Neighbors） 概述 共同邻居算法（Common Neighbors）是一种常用的基本图分析算法，可以得到两个节点所共有的邻居节点，直观地发现社交场合中的共同好友、以及在消费领域共同感兴趣的商品，进一步推测两个节点之间的潜在关系和相近程度。 适用场景
Neighbors of Vertex Sets） 概述 点集共同邻居（Common Neighbors of Vertex Sets）可以得到两个点集合（群体集合）所共有的邻居（即两个群体临域的交集），直观的发现与两个群体共同联系的对象，如发现社交场合中的共同好友、消费领域共同感
得全量的算法结果可以采用API方式调用，具体请参考算法API。 以模板中的电影数据为例，运行后得到的PageRank值如下图所示。 图3 查询分析结果 将参数进行调整后，再次运行算法得到的PagRank值不同，但TOP排序不会有明显差异。 挑出了最有影响力的两部电影，分别是ID Comedy和ID
进行相近商品推荐，也可以针对人进行相近喜好的潜在好友推荐。 共同邻居（Common Neighbors） 是一种常用的基本图分析算法，可以得到两个节点所共有的邻居节点，直观地发现社交场合中的共同好友、消费领域共同感兴趣的商品，进一步推测两个节点之间的潜在关系和相近程度。 连通分量（Connected
import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLException;
输入directed=true, source="Alice", target="Jay", 同时添加边过滤条件labelName="friends"，将会得到Json形式的返回结果。 父主题： 算法参考
进行相近商品推荐，也可以针对人进行相近喜好的潜在好友推荐。 共同邻居（Common Neighbors） 是一种常用的基本图分析算法，可以得到两个节点所共有的邻居节点，直观地发现社交场合中的共同好友、消费领域共同感兴趣的商品，进一步推测两个节点之间的潜在关系和相近程度。 连通分量（Connected
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