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查询和分析图 在“图管理”页面，可以通过“访问”操作对创建好的图数据进行查询和分析。 操作步骤 在“图管理”页面，选择已创建的图，在“操作”列选择“访问”，进入图引擎编辑器页面。 编辑器页面分布如图1所示，您可按照以下操作来熟悉编辑器功能： 算法区：选择任意算法，填写相关参数，执
Sets）用于发现两个点集之间的所有最短路径。 适用场景 点集最短路算法可应用于互联网社交、金融风控、路网交通、物流配送等场景下的区块之间关系的分析。 参数说明 表1 All Shortest Paths of Vertex Sets参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围
根据输入参数，执行三角计数算法。 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。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm 表1 路径参数
针对边数提供预付费实例和按需（小时）两种计费模式。 数据存储空间（可选） GES的数据通过对象存储服务（OBS）上传或导出，存储计费按照OBS的计费规则，详情可参考对象存储服务价格详情。 公网流量（可选） GES支持绑定公网IP，所需费用按照虚拟私有云（VPC）服务的EIP计费规则
户指定起点集（sources）和终点集（targets），本算法将返回起点集合到终点集合之间满足条件的两两全最短路径。 适用场景 带过滤全对最短路径（Filtered All Pairs Shortest Paths）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
高性能 深度优化的分布式图形计算引擎，为您提供高并发、秒级多跳的实时查询能力。 查询分析一体 查询分析一体化，提供丰富的图分析算法，为关系分析、路径的规划、营销推荐等业务提供多样的分析能力。 简单易用 提供向导式、简单易用的可视化分析界面，所见即所得：支持Gremlin查询语
功能介绍 GES数据迁移功能提供了一键式从常见的关系型数据库（MySQL、Oracle、神通MPP）以及大数据组件（DWS、Hive）将数据导入到图实例的能力。用户只需要将原始数据预处理成GES所需要的点边表，就可以通过界面化操作将这些点边表导入到图实例，省去了之前繁琐的生成元数
备份图和恢复图 备份图 恢复图 删除备份 导出备份到OBS 从OBS中导入备份 父主题： 管理图
访问图和分析图 大图访问 图引擎编辑器介绍 访问图引擎编辑器 动态图 图探索功能 多图管理（持久化版） HyG图管理（持久化版） 添加自定义操作 Schema编辑 隐藏图敏感信息 可视化查询图 画布快照 Gremlin查询 Cypher查询 DSL查询 使用算法分析图 索引管理 在绘图区分析图
关联的所有节点。找到的子图称为起点的“ego-net”。k跳算法会返回ego-net中节点的个数。 适用场景 k跳算法（k-hop）适用于关系发现、影响力预测、好友推荐等场景。 参数说明 表1 k跳算法（k-hop）参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 k 是 跳数
新增路径探索能力，可在图编辑器前端指定起点和跳数进行探索 商用 图探索 2 GES产品类型增加持久化版 创建图时可选新的产品类型持久化版。容量无限，基于分布式KV数据库做存储和计算的新一代图数据库，有更高的性能。 商用 创建图 3 图编辑器新增3D展示 可以使用3D模式来展现图效果，帮助您更直观的查看图和分析图。
全选：Ctrl + A 选中所有点和边，并高亮。 选择关联点边：Ctrl + E 选中点之后按ctrl+E，可以将有关系的点和边选中高亮。 隐藏：Delete 快捷隐藏点或者边。 适配：Ctrl + F 根据当前屏幕宽度和高度自动缩放所有点和边。 缩小：- 键盘对应 - 键，缩小当前画布显示。
请求参数 表2 Body参数说明 参数 是否必选 类型 说明 labels labels和edgeFilters两者必选其一 String 关系类型过滤条件。 edgeFilters labels和edgeFilters两者必选其一 String 过滤条件，按属性过滤，JsonArray格式字符串。
获取账号名和账号ID 在调用接口的时候，部分请求中需要填入账号名（domain name）和账号ID（domain_id），所以需要先在管理控制台上获取到账号ID。账号ID获取步骤如下： 登录管理控制台。 鼠标移动至用户名，在下拉列表中单击“我的凭证”。 在“API凭证”页面的查看“账号名”和“账号ID”。
图引擎服务 图引擎服务（Graph Engine Service）是针对以“关系”为基础的“图”结构数据，进行查询、分析的服务。广泛应用于社交关系分析、营销推荐、舆情分析、路径规划、知识图谱、金融风控等具有丰富关系数据的场景。 产品介绍 图说GES 图说ECS 免费使用 成长地图 由浅入深，带您玩转GES
Node2vec算法通过调用word2vec算法，把网络中的节点映射到欧式空间，用向量表示节点的特征。 Node2vec算法通过回退参数 P 和前进参数 Q 来生成从每个节点出发的随机步，带有BFS和DFS的混合，回退概率正比于1/P，前进概率正比于1/Q。每个节点出发生成多个随机步，反映出网络的结构信息。 适用场景
GES支持的API授权项请参见《权限策略和授权项》。 依赖关系：华为云各服务之间存在业务交互关系，因此给用户授予GES的权限时，需要同时授予所依赖的其他云服务的权限，GES的权限才能生效。具体请参考表1和表2。 由于缓存的存在，对用户和用户组授予OBS相关的角色后，大概需要等待
中介中心度算法（Betweenness Centrality）以经过某个节点的最短路径数目来刻画节点重要性的指标。 适用场景 可用作社交、风控等网络中“中间人”发掘，交通、传输等网络中关键节点识别；适用于社交、金融风控、交通路网、城市规划等领域 参数说明 表1 Betweenness Centrality算法参数说明
带过滤的n_paths算法是给定起始点source、目的点target、跳数k、路径数n、过滤条件filters，找出source和target间不多于n条的k跳无环路径。 适用场景 任意网络。 参数说明 表1 filtered_n_paths参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source
sorts参数说明 参数 是否必选 类型 说明 key Key和propertyName必选其一 String 可选值有id、label、property，分别表示对id、label和属性排序。 propertyName Key和propertyName必选其一 String 属性名称。
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