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在“用户组配置”页面单击右上角“创建用户组”，进入创建用户组页面。 图1 用户组配置 在创建用户组页面，您可以设置用户组名称和选择组员。 “用户组名称”：您可以为要创建的用户组设置名称或者使用默认的名称。 “组员选择”：您账号下所有创建的IAM用户都会显示在可选组员里，选择加入该用户组
关联预测算法（Link Prediction） 概述 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。
graph_name}/indices 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。 响应参数 表2 响应Body参数说明 参数 类型 说明 errorMessage
raph_name}/vertices 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。 请求参数 表2 Body参数说明 参数 是否必选 类型 说明 vertex
graph_name}/indices 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。 响应参数 表2 响应Body参数说明 参数 类型 说明 errorMessage
project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 graph_id 是 String 图ID。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 backup_id 是 String 备份ID。获取方法请参考查看某个图的备份列表。 X-Auth-Token
0/{project_id}/hyg/{graph_name} 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。 请求参数 表2 Body参数说明 参数 是否必选 类型 说明 policy
0/{project_id}/hyg/{graph_name}/sync 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。 请求参数 表2 Body参数说明 参数 是否必选 类型 说明 vertex
根据输入参数，执行link_prediction算法。 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。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
/ges/v1.0/{project_id}/hyg 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。 请求参数 无 响应参数 表2 响应Body参数说明 参数 类型 说明 errorMessage String 系统提示信息。
POST /v1.0/{project_id}/graphs ges:graph:create 项目级服务ECS ecs:cloudServerFlavors:get ecs:cloudServerNics:update 项目级服务EVS evs:types:get 项目级服务VPC
AS资源参考LLD。 400 GES.7061 Failed to create the ECS because the resources are insufficient. 创建云服务器失败，资源不足 确认计算资源是否充足，GES各规格的图所需的IAAS资源参考LLD。 400
功能介绍 根据输入参数，执行label_propagation算法。 标签传播算法（Label 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
）。 标签：对一个点label设置一个或多个标签值（设置的多个标签之间是或的关系）。 点ID：相当于一个过滤条件，对一个点label添加点ID后，单击“查询”按钮，可将设置相同点ID的点label查询出来。 过滤条件：对点label的属性值进行设置。当前不支持多值类型属性过滤（多值：一个属性有多个属性值）。
标签传播算法（Label Propagation） 概述 标签传播算法（Label 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
rtex}&index={index} 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。 actionId 是 String 操作符。 update更新该属性的值。
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/{project_id}/g
代变化的绝对值累加和上限，当小于这个值时认为计算收敛，算法停止。 收敛精度（convergence）设置较大值时，迭代会较快停止。 注意事项 收敛精度（convergence）设置较大值时，迭代会较快停止。 示例 需要在图引擎编辑器的算法区内，选定该算法进行操作。具体操作详见使用算法分析图。
格除以3600，得到每秒价格。 表2 计费公式 资源类型 计费公式 资源单价 图规格（边数） 实例图规格单价 * 计费时长 请参见图引擎服务器价格详情中的“规格价格”。 上述示例配置的费用计算如下： 按需计费一百万边图规格费用 =6.25 元/小时 * （（ 30 + 2746 ）/
的敏感信息： 在元数据编辑页面的某个属性的操作列，先单击右侧的小眼睛，取消该属性在画布上的隐藏，再单击左侧的小眼睛，显示该属性的敏感信息，设置完成后单击“保存”。 注意：若您只是取消左侧的小眼睛隐藏，右侧小眼睛没有取消，呈现状态，则无法显示属性的敏感信息。 图5 显示单个属性的敏感信息
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