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获取SDK安装信息 进入API Explorer，产品选择“图引擎服务”。 单击任意API的“代码示例”，再单击“SDK信息”即可获取安装方式与使用说明。 图1 查看代码示例 图2 SDK信息 生成SDK代码示例 进入API Explorer，产品选择“图引擎服务”。 “当前版本”可
标准CSV格式，边的起点与终点之间以英文逗号分隔，各边之间以换行符“\n”分隔，例如:“1,2\n2,3”。 vertices 是 需匹配的子图上各点的label String 标准CSV格式，点与其label之间以英文逗号分隔，各点与其label对之间以换行符“\n”分隔，点与sample中点相对应，例如:“1
PersonalRank算法又称Personalized PageRank算法。该算法继承了经典PageRank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
批量新建索引 功能介绍 支持一次性新建多个索引，相较于逐个建立索引，批量新建多个索引会减少数据扫描的次数，可降低整体耗时。支持创建的索引类型与新建索引接口相同，请参见新建索引。 索引创建后需要等待30秒索引同步时间，同步完成后Cypher查询才可以利用索引进行加速。 URI POST
尤其是当cypher请求返回数据量较大、并发数高、JVM缓存完整请求体有困难的场景下，该组件内置了一种可以流式解析响应body体的方法，与获得整个body体再解析相比，极大地降低了cpu和内存的占用。 依赖配置 下载相应的SDK和驱动，具体操作请参考连接管理章节。 若Maven
点集共同邻居（Common Neighbors of Vertex Sets）可以得到两个点集合（群体集合）所共有的邻居（即两个群体临域的交集），直观的发现与两个群体共同联系的对象， URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
需匹配的子图的边集，标准CSV格式，边的起点与终点之间以英文逗号分隔，各边之间以换行符“\n”分隔，例如：“1,2\n2,3”。 vertices 是 String 需匹配的子图上各点的label， 标准CSV格式，点与其label之间以英文逗号分隔，各点与其label对之间以换行符“\n”分隔，点与sample中点相对应，例如：“1
元素，分为全局级条件键和服务级条件键。全局级条件键（前缀为g:）适用于所有操作，服务级条件键（前缀为服务缩写，如ges）仅适用于对应服务的操作。运算符与条件键一起使用，构成完整的条件判断语句。 GES通过IAM预置了一组条件键，例如，您可以先使用hw:SourceIp条件键检查请求者的 IP
filter operator B) 过滤条件的逻辑操作符，需同时满足A与B条件。可嵌套。 or(filter operator A, filter operator B) 过滤条件的逻辑操作符，满足A与B条件其一即可。可嵌套。 and(has('person'), or(has('name'
Bigclam算法（bigclam） 功能介绍 根据输入参数，执行BigClam算法。 BigClam算法是一种重叠社区发现算法，该算法将节点与社区之间的关系建模为一个二部图，假设图中节点的连边是根据社区关系生成的，其可以检测出图中的重叠社区。 URI POST /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。
k跳算法（k_hop） 功能介绍 根据输入参数，执行k跳算法。 k跳算法从起点出发，通过宽度优先搜索（BFS），找出k层与之关联的所有节点。找到的子图称为起点的“ego-net”。k跳算法会返回ego-net中节点及其个数。 URI POST /ges/v1.0/{project
DSL查询 GES提供的一种graph DSL查询语言，可以利用DSL来完成对图的查询与计算，帮助您低成本设计并运行算法。注意：该功能仅支持2.3.14及以上版本的图。 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
点集共同邻居（Common Neighbors of Vertex Sets）可以得到两个点集合（群体集合）所共有的邻居（即两个群体临域的交集），直观的发现与两个群体共同联系的对象，如发现社交场合中的共同好友、消费领域共同感兴趣的商品、社区群体共同接触过的人，进一步推测两点集合之间的潜在关系和联系程度。
动态拓展 指定某个起始节点id，结合消息传递时间递增和BFS遍历顺序（temporal bfs算法），搜索周围与之相关联的点，输出对应各节点的到达时间以及和源起点之间的距离。具体操作步骤如下： 在左侧“动态图”操作区的“动态拓展”模块内填写参数： 开始和结束的时间以及属性值在上述
Cesna算法（cesna） 功能介绍 根据输入参数，执行Cesna算法。 Cesna算法是一种重叠社区发现算法，该算法将节点与社区之间的关系建模为一个二部图，假设图中节点的连边是根据社区关系生成的。此外，该算法还利用了节点属性对社区进行建模，即假设节点的属性也是根据社区关系生成的。
在绘图区，使用鼠标右键单击一个点或一条边，执行以下操作。 图1 右键选项 查看属性 选中查看属性，可以在属性页签查看选中的点或边的属性信息。 图2 查看属性 一跳查询 扩展出与当前点有关联的点，可以选择OUT（沿出边)、IN（沿入边）或者ALL（双向）。 OUT：沿出边，查询所有以该点为源点，指向的其他点。 IN：
k跳算法（k-hop） 概述 k跳算法（k-hop）从起点出发，通过宽度优先搜索（BFS），找出k层与之关联的所有节点。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。
查看监控数据 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。
查看监控数据 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。
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