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在图引擎编辑器左侧的算法区内，选择PagePank算法并设置参数。 单击运行算法分析，分析结束后您可以在绘图区看到查询结果所展示的图。 单击绘图区左上角的3D切换按钮，画布上的图将会切换成3D的图画面。 图1 3D效果展示 父主题： 访问图和分析图
请谨慎考虑。 点详情弹窗，可查看节点的相关信息。 把鼠标移动到想要查看的非虚化节点上，会自动显示出该节点的id、label，属性等信息。 图10 点详情信息 弹窗最多能显示节点的6个属性。当该节点的属性大于6个时，您可以到条件过滤及属性区查看该节点的完整属性信息。 父主题： 访问图和分析图
多图管理（持久化版） 持久化版的图在创建时，会自动升级为多图集群，一个图集群下可以包含多个图实例，不同的图实例可以分配不同的数据，方便用户同时对多个图数据进行分析。 进入图引擎编辑器，在页面左上角，可对图集群中的图实例进行管理，单击图集群名称旁的下拉框，进行图实例切换。 图1 多图管理 新增图和删除图
停止图不会释放资源。 停止图七天后，系统会自动重新启动该图数据库实例，以确保该图可以跟上服务提供的系统维护更新。 操作步骤 登录图引擎服务管理控制台。 在左侧导航栏，选择“图管理”。 在图管理列表中，选择需停止的图，在“操作”列选择“更多”>“停止”。 图1 停止图 图状态切换为“停止中”。等待几分
游走过程提前结束参数：候选推荐节点访问次数的最小值。 说明： 对于一个节点，如果其在随机游走过程被访问到，且被访问到的次数达到“nv”，则该节点将记入候选推荐的节点。 Integer 1~10。 5 np 否 游走过程提前结束参数：候选推荐节点个数。 说明： 若某个source节点的候选推荐节点达到“n
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。 在图数据查询区，单击下拉按钮，切换到Gremlin查询，输入查询语句，按“回车”键执行操作。 图1 切换到Gremlin查询 多标签图不支持Gremlin查询功能。 Gremlin查询语句 常用的查询语句如下所示：
在弹出的升级提示框中，选择“版本”和是否“强制升级”。 若勾选“强制升级”，将会中断当前所有的任务，请谨慎选择。 单击“确定”后，图状态切换为“升级中”，等待升级成功后，图状态将切换为“运行中”。 若图升级失败，会自动回滚到升级前的版本。 父主题： 管理图
网络I/O使用率 实例主节点的平均I/O使用率。 0%～100% 5min 节点监控-概览 节点名称 实例中节点的名称。 字符串 - CPU使用率 节点的CPU使用率。 0%～100% 5min 内存使用率 节点的内存使用率。 0%～100% 5min 平均磁盘使用率 节点磁盘使用率。 0%～100%
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，节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数据就像是一个源头，可以对无标签数据进行标注，节点的相似度越大，标签越容易传播。 Louvain算法
是否考虑边的方向。默认值为“false”。 num_thread 否 Integer 并发线程数。范围为[1,40]，小于“1”会自动置为“1”，大于“40”则自动置为“40”。默认值为“4”。 请求样例 同步 { "executionMode": "sync", "algorithmName":
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，节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数据就像是一个源头，可以对无标签数据进行标注，节点的相似度越大，标签越容易传播。 Louvain算法
参数 是否必选 类型 说明 sources 是 String 节点的ID，支持多点输入，csv格式，逗号分割。当前仅支持少于等于100000个 id输入。 actived_p 否 Double 初始sources节点对应的权重初始值，取值范围[0,100000]，默认值为1。 default_p
预付费实例从购买之日起生效，到期自动结束。例如您1月1日购买了百万边的3个实例的套餐，购买时长1年，则该套餐在该年12月31日会自动结束，即使您该年内未使用图实例，该套餐包也不会延期，且无法退还费用。为了节省您的费用，建议您购买预付费节点后立即创建图实例，或创建完实例后再购买预付费包。
2147483647]，前端调用限制为[1,2000]，默认值为1000。 num_thread 否 Integer 并发线程数。范围为[1,40]，小于1会自动置为1，大于40则自动置为40。默认值为4。 directed 否 Boolean 是否考虑边的方向。取值为true或false。默认值为true。
String 空或字符串。 空：每个节点各自分配一个特有的初始化标签；适用于事先没有任何节点标注信息的情况。 字符串：将节点的对应的属性字段取值作为初始化标签（类型为string，对于未知标签的点，初始化标签字段赋空）；适用于已标注部分节点标签，预测未知节点标签的情况。 说明： 当ini
source 是 节点的ID。 String - - directed 否 是否考虑边的方向。 Boolean true或false。 true 表2 response_data参数说明 参数 类型 说明 distance List 源节点（source）到图中各节点的路径长度： [
将默认为1。 说明： 边上权重应大于0。 - seeds 否 节点ID String 当图较大时，运行betweenness较慢，可以设置seeds作为采样节点，进行近似运算，seeds节点越多越接近准确解。输入节点个数不大于100000。 - k 否 采样个数 Integer
默认为1。 说明： 边上权重应大于0。 - seeds 否 节点ID String 当图较大时，运行精确betweenness较慢，可以设置seeds作为采样节点，进行近似运算，seeds节点越多越接近精确解。输入节点个数不大于100000。 - k 否 采样个数 Integer
是否仅返回命中个数。默认为false。 mode 否 Boolean 无 强制指定traversal模式。可选：['Dense',Sparse']。默认策略会根据图结构自动切换。 strategy 否 String ShortestPath traversal策略，可选：['ShortestPath',Walk']。
是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 sources 是 节点的ID，支持多点输入，csv格式，逗号分割。 String 当前仅支持少于等于100000个 id输入。 - actived_p 否 初始sources节点对应的权重初始值。 Double 0~100000，包括0和100000。
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