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计费模式 计费模式概述 按需计费
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
图数据的格式 一般图数据格式 动态图数据格式 父主题： 元数据操作
元数据操作 图数据的格式 导入元数据 创建元数据 复制元数据 编辑元数据 查找元数据 删除元数据
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
访问图和分析图 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 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 在绘图区分析图 3D图展示 行业模板公有操作场景
动态图 时间轴设置 群体演化 动态拓展 时序路径 父主题： 访问图和分析图
在图管理列表中，选择需绑定EIP图，在“操作”列选择“更多”>“绑定EIP”。 在弹出的“绑定EIP”页面中，选择可用EIP。 若无可用EIP，请单击“创建EIP”，购买并创建成功后，单击刷新，再选择使用。 图1 绑定EIP 单击“确定”，完成绑定。 解绑EIP 当无需继续使用EIP时，您可通过解绑EIP来释放网络资源。
够推荐与输入节点相近程度高、关系或喜好相近的节点。 适用场景 实时推荐算法（Real-time Recommendation）可以基于历史购买和浏览数据进行相近商品推荐，也可以为用户进行相近喜好的潜在好友推荐。 适用于电商、社交等多领域的推荐场景。 参数说明 表1 实时推荐算法（Real-time
络中的站点、电商交易网络中的用户和商品、互联网中的网页等。 边 图数据模型中的边代表关系。如社交网络中的好友关系、电商交易网络中用户评分和购买行为、论文中作者之间的合作关系、文章之间的索引关系等。 Gremlin Gremlin是Apache TinkerPop开源的图计算框架中
手动续费 包年/包月图实例从购买到被自动删除之前，您可以随时在费用中心为图规格（边数）续费，以延长图实例的使用时间。 在费用中心续费 进入“费用中心 > 续费管理”页面。 自定义查询条件。 可在“手动续费项”、“自动续费项”、“到期转按需项”、“到期不续费项”页签查询全部待续费资源，对资源进行手动续费的操作。
信网络中的站点、电商交易网络中的用户和商品、互联网中的网页等。 图数据模型中的边代表关系，如社交网络中的好友关系、电商交易网络中用户评分和购买行为、论文中作者之间的合作关系、文章之间的索引关系等。 如果点被删除了，基于该点的边会自动删除。 父主题： API使用类
本分配。 通过企业项目进行成本分配 在进行成本分配之前，建议开通企业项目并做好企业项目的规划，可以根据企业的组织架构或者业务项目来划分。在购买云资源时选择指定企业项目，新购云资源将按此企业项目进行成本分配。详细介绍请参见通过企业项目维度查看成本分配。 图1 为云服务器选择企业项目
Recommendation） 一种基于随机游走模型的实时推荐算法，能够推荐与输入节点相近程度高、关系或喜好相近的节点。该算法可以基于历史购买或浏览数据进行相近商品推荐，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
选择公网访问的方式，用户可根据自身需求选择。 “暂不使用”：不使用弹性IP的图实例并且不能与互联网互通，仅可通过私有网络中已部署的弹性云服务器连接当前图实例使用。 “现在购买”：服务将自动为图实例分配独享带宽的弹性IP，以支持通过弹性IP从互联网对图实例进行访问。同时，服务将使用租户权限在当前项目下自动创建以g
Recommendation） 一种基于随机游走模型的实时推荐算法，能够推荐与输入节点相近程度高、关系或喜好相近的节点。该算法可以基于历史购买或浏览数据进行相近商品推荐，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
图引擎服务-图实例 资源层级 当告警类型选择指标时，需选择告警规则的资源层级，可选择云产品或子维度，推荐选择云产品。 以图引擎服务GES为例：用户购买了云产品（GES虚拟机），根据指标划分了多个子维度（包含磁盘、挂载点、进程等）。 云产品 监控范围 告警规则适用的资源范围，选择“指定资源
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