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图操作API 导入图（2.1.14） 导出图（1.0.5） 清空图（2.1.1） 父主题： 内存版
子图匹配（subgraph_matching）(2.2.16) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 edges 是 需匹配的子图的边集, 点的ID要求为size_t类型 String 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
系统管理API 查询配额(1.0.0) 父主题： 管理面API（V2）
元数据管理API 约束条件 查询元数据列表(1.0.2) 查询元数据(1.0.2) 新增元数据(2.1.18) 删除元数据(1.0.2) 从OBS导入元数据(1.0.0) 父主题： 管理面API（V2）
备份管理API 查看所有备份列表(1.0.0) 查看某个图的备份列表(1.0.0) 新增备份(1.0.0) 删除备份(1.0.0) 导出备份（2.3.16） 导入备份（2.3.16） 获取备份下载链接（2.4.3） 父主题： 管理面API（V2）
持久化版 持久化版规格说明 点操作API 边操作API 元数据操作API 索引操作API HyG图管理API HyG算法API HyG Job管理API 原生算法API 图统计API 图操作API Job管理API Cypher操作API 交互式事务API 父主题： 业务面API
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
成本管理 随着上云企业越来越多，企业对用云成本问题也越发重视。使用图引擎服务时，如何进行成本管理，减轻业务负担呢？本文将从成本构成、成本分配、成本分析和成本优化四个维度介绍成本管理，帮助您通过成本管理节约成本，在保障业务快速发展的同时获得最大成本收益。 成本构成 使用图引擎服务时，成本主要包括两个方面：
Gremlin/Cypher查询是否支持几条命令一起执行？ Gremlin支持多条命令一起执行，命令之间用分号隔开。 例如： graph = EywaGraph.open('ges_6715');g = graph.traversal();g.V().limit(1) Cypher暂时不支持多条命令一起执行。
什么是区域与可用区？ 什么是区域、可用区 我们用区域和可用区来描述数据中心的位置，您可以在特定的区域、可用区创建资源。 区域（Region）：从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分
根据输入参数，执行label_propagation算法。 标签传播算法（Label Propagation）是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
Node2vec算法 概述 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
在算法分析区，你可以选择算法，并设置参数。 图引擎服务支持的算法如算法一览表所示，详细算法介绍请参见算法参考。 图1 设置算法参数 对于用source（节点ID） 和target参数进行查询的算法，例如personalrank算法，k跳算法，最短路径算法等，支持按照属性查询点。
标签传播算法（Label Propagation） 概述 标签传播算法（Label Propagation）是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
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