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图操作 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 testImportGraphPersistence 导入图 testClearGraphPersistence 清空图 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
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
客户端连接参数 客户端初始化时可根据需要进行HTTP配置。 import com.huaweicloud.sdk.core.http.HttpConfig; # 默认配置 http_config = HttpConfig.get_default_config() # 超时配置
自定义操作 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 ExecuteCustomActionSample 执行自定义操作 父主题： 内存版样例
abel索引）才能正常使用Cypher查询。 如果图中已经存在hasLabel为true, indexProperty为空的点索引或边索引，则不需要重复构建。 添加索引API为异步接口，查询索引是否添加成功，请使用查询Job状态API。 细粒度权限开启时使用子账号创建索引，需要子
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
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，您需要单击结果展示
任务中心 管理面任务中心 业务面任务中心 父主题： 查看图任务
所周知，在map结构中，是不允许出现两个相同key。一般来说当向一个map中重复insert多个相同的key，其value会被覆盖 or 该操作被取消。当把属性名取为id, label, property, properties，在很多操作中，如果id与属性中的id一起返回，结果将是不完整的。
Cypher操作API 执行Cypher查询 基本操作和兼容性 支持的表达式，函数及过程 父主题： 持久化版
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：
Cypher操作API（2.2.16） 执行Cypher查询 Cypher预置条件 基本操作和兼容性 支持的表达式，函数及过程 父主题： 内存版
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的偏好，PersonalRank算法在随机行走中的每次跳转会以（1-alpha）的概率返回到source节点。 URI POST /ges/v1.0
带过滤全最短路径（filtered_all_shortest_paths）(2.2.17) 参数说明 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 起点ID String - - - target 是 终点ID String -
String 若“predicate”为“&”或者“|”，可在“leftvalue”和“rightvalue”中嵌套使用“property_filter”。 表9 predicate使用场景 predicate label_name id property_name 嵌套filter &
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的偏好，PersonalRank算法在随机行走中的每次跳转会以（1-alpha）的概率返回到source节点，因此可以基于source节点个性化地计
l子类实现算法计算逻辑，如图1中所示：首先，用户需要在@pregel_type装饰器中指定点值类型（ntype）和消息类型（mtype），其中，mtype可以不进行设置，默认和ntype保持一致。然后用户需要在UserPregelAlgorithm中实现以点为中心的方法init和
String 无 用来控制输出字段，可选择as中定义的字段。可以在参数 by中定义输出内容。 select有times+1个隐含的选择字段，v0,v1,v2...vtimes。其分别表示： v0：用户输入的点集第0层。 v1：K跳中的第1层。 v2：K跳中的第2层等。 select选择的结果路径是默认去重的。
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