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用户Token。 用于获取操作API的权限。获取方法请参见获取Token接口，响应消息头中X-Subject-Token的值即为Token。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 resize 是 resize object 指的是一个对象，其中包含图规格的类型。 表4 resize
Development Kit）是对GES提供的REST API进行的封装，以简化用户的开发工作。用户直接调用GES SDK提供的接口函数即可实现使用GES服务业务能力的目的。 和GES API区分管理面、业务面一样，GES SDK也区分为管理面SDK和业务面SDK，差异如下所示： SDK
tKey的值来区分重复边（源点，终点，Label三者都相同的边）。 边处理：包括“允许重复边”，“忽略之后的重复边”，“覆盖之前的重复边”和“重复边忽略Label”。 边处理的具体含义如下： “边处理”：重复边默认起点和终点相同，当考虑label时，表示边的起点、终点和label相同才为重复边。
”时，最外层的propertyName直接设置为“propertyName”即可， values不再是简单的string类型列表，values的每个元素有“propertyName”和“value”两个成员。如果您想使用以上全文索引的能力，需要预先调用创建全文索引的API。 响应参数
jobType Integer 任务类型。请求失败时，该字段为空。 请求示例 查询满足过滤条件的点集合，请求的起始位置为0，每页资源数量的最大值为2，用于过滤的属性条件为movie和user，用于过滤的属性名为Age。 POST https://{SERVER_URL}/ges/v1.0
产品优势 大规模 高效的数据组织，让您更有效的对百亿节点千亿边规模的数据进行查询与分析。 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
管理面API提供了图的管理类功能，包括图的创建，关闭，启动，恢复，升级，导入、导出和清空数据，绑定和解绑EIP，创建、查询和删除图备份、元数据等功能。用户执行这些操作时，需要调用管理面的API。 业务面API 业务面API提供了图的业务类功能，包括点、边、元数据的增加、删除、查询和修改，执行
（密码和访问密钥）。 在我的凭证下，您可以查看账号ID和用户ID。通常在调用API的鉴权过程中，您需要用到账号、用户和密码等信息。 区域 指云资源所在的物理位置，同一区域内可用区间内网互通，不同区域间内网不互通。通过在不同地区创建云资源，可以将应用程序设计的更接近特定客户的要求，或满足不同地区的法律或其他要求。
导出图 可将图数据导出至自定义的OBS目录下。 内存版的图支持 1.0.3 以上版本的图数据导出。 持久化版的图支持2.3.14及以上版本的图数据导出。 具体操作步骤如下： 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，选择需导出的图，在“操作”列选择“更多”>“导出”。
映射维度。 Integer 1~200，包括1和200。 50 walkLength 否 随机步长。 Integer 建议取1~100，包括1和100。 40 walkNumber 否 每个节点的随机步长数。 Integer 建议取1~100，包括1和100。 10 iterations 否
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。 1 default_p
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。 字符串 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 0~10000，包括0和100000。 1 default_p
true或false。 false：不带额外约束，即找到的共同邻居为起点集和终点集对应邻域的交集。 true，带额外约束，这里指找到的共同邻居不仅是起点集和终点集邻域的交集，同时共同邻居集合中的每个点都至少有2个以上邻居节点在起点集和终点集中。 true 表2 response_data参数说明
添加点label：鼠标左键拖动小圆形到画布中新增点，单击画布中的该点，可以定义该点的名称、描述和属性等信息。 添加边label：单击点上的连接点拖动至另一个点的连接点，可创建边，定义该边的名称、描述、起始点、目的点和属性等信息，属性设置参数信息如表1所示。 图2 可视化构建 表1
true或false。 false：不带额外约束，即找到的共同邻居为起点集和终点集对应邻域的交集。 true，带额外约束，这里指找到的共同邻居不仅是起点集和终点集邻域的交集，同时共同邻居集合中的每个点都至少有2个以上邻居节点在起点集和终点集中。 true 表2 response_data参数说明
否 查询的起始节点ID集合 String - 标准csv格式，ID之间以英文逗号分隔，例如：["Alice","Nana"] n 否 枚举的满足过滤条件的圈的个数的上限 Integer [1,100000] 100 statistics 否 是否输出所有满足过滤条件的圈的个数 Boolean
紧密中心度算法（Closeness Centrality）计算一个节点到所有其他可达节点的最短距离的倒数，进行累积后归一化的值。紧密中心度可以用来衡量信息从该节点传输到其他节点的时间长短。节点的“Closeness Centrality”越大，其在所在图中的位置越靠近中心。 适用场景 紧密中心度算法（Closeness
由于GES软件版本不断升级，旧版本的图可以通过“升级”操作升级为新版本的图。 当前仅支持 1.0.3 以上版本的图的升级功能。 具体操作步骤如下： 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，选择需升级的图，在“操作”列选择“更多”>“升级”。 在弹出的升级提示框中，选择“版本”和是否“强制升级”。
云监控服务可以对GES的运行状态进行日常监控。您可以通过云监控管理控制台，直观地查看各项监控指标。 监控数据的获取与传输会花费一定时间，因此，云监控数据显示的是当前时间5～10分钟前的状态。如果您的图刚刚创建完成，请等待5～10分钟后查看监控数据。 前提条件 创建的图运行状态正常运行。
Coefficient） 概述 聚类系数表示一个图中节点聚集程度的系数。在现实的网络中，尤其是在特定的网络中，由于相对高密度连接点的关系，节点总是趋向于建立一组严密的组织关系。聚类系数算法（Cluster Coefficient）用于计算图中节点的聚集程度。 适用场景 聚类系数算法（Cluster
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