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询语句中的点标识），以拖动到画布中的点先后顺序命名（例如：V1，V2……）。 标签：对一个点label设置一个或多个标签值（设置的多个标签之间是或的关系）。 点ID：相当于一个过滤条件，对一个点label添加点ID后，单击“查询”按钮，可将设置相同点ID的点label查询出来。
用户在第一次使用GES服务的时候需要授权，授权过程会在IAM（统一身份认证）页面创建例如名为“ges_admin_trust”的委托。而一个用户最多只能创建10个委托，委托个数超限之后无法创建委托，所以页面会出现“委托配额不足”的提示。 按照以下步骤删除不用的委托，然后重新授权即可。
Vertex Circles Detection） 概述 单点环路检测（Single-Vertex-Circles-Detection）是一个经典的图问题，意在寻找图中的环路。环路上的点较好地体现了该点的重要性。 适用场景 单点环路检测适用于交通运输、金融风控等场景。 参数说明 表1
计费样例 计费场景一 某用户于2023/08/08 16:00:00购买了一个按需计费的GES百万边图，用了一段时间后，于2023/08/22 16:00:00删除了图。那么这个图一共产生了多少费用呢？ 计费构成分析 在2023/08/08 16:00:00 ~ 2023/08/22
查询job列表(2.2.13) 功能介绍 异步任务jobId返回后，若jobId业务层丢失无法通过接口重新获取，现在提供一个新的接口用于查询engine中保存的所有异步任务，返回每个任务的jobId、job状态、原始请求。 URI GET /ges/v1.0/{project_i
删除图(1.0.0) 功能介绍 删除一个图。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v1.0/{project_id}/graphs/{graph_id}
全最短路算法（All Shortest Paths） 概述 全最短路径算法（All Shortest Paths）用以解决图论研究中的一个经典算法问题，旨在寻找图中两节点之间的所有最短路径。 适用场景 全最短路径算法（All Shortest Paths）适用于路径设计、网络规划等场景。
连通分量（connected_component） 功能介绍 根据输入参数，执行连通分量（Connected Component）算法。 连通分量代表图中的一个子图，当中所有节点都相互连接。考虑路径方向的为强连通分量（strongly connected component），不考虑路径方向的为弱连通分量（weakly
创建图(2.2.2) 功能介绍 创建一个图。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1.0/{project_id}/graphs 表1 路径参数
查询job列表 功能介绍 异步任务jobId返回后，若jobId业务层丢失无法通过接口重新获取，现在提供一个新的接口用于查询engine中保存的所有异步任务，返回每个任务的jobId、job状态、原始请求。 图规格为持久化版的图，目前最多返回100000条请求。 URI GET /ges/v1
编辑器页面分为图分析区（包括探索区、操作区、元数据区、算法区、索引区）、绘图区、查询区、结果展示区、条件过滤及属性区。 图1 编辑器页面 表1 区域说明 区域名称 说明 探索区 提供图相关工具来探索图（例如：路经拓展），具体功能介绍请参考图探索功能。 操作区 通过调用API的方式来添加自定义操作。具体功能介绍请参考添加自定义操作。
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。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg
连通分量算法（Connected Component） 概述 连通分量代表图中的一个子图，当中所有节点都相互连接。考虑路径方向的为强连通分量（strongly connected component），不考虑路径方向的为弱连通分量（weakly connected compone
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。 适用场景 标签传播算法（Label Propagation）适用于资讯传播、广告推荐、社区发现等场景。
端节点中查询所有服务的终端节点。 图引擎服务的终端节点如下表所示，请您根据业务需要选择对应区域的终端节点。 表1 图引擎服务的终端节点 区域名称 区域 终端节点（Endpoint） 华北-北京一 cn-north-1 ges.cn-north-1.myhuaweicloud.com
启动图(1.0.0) 功能介绍 启动一个图。暂时不用的图可以先关闭，需要使用时再启动。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1.0/{pro
单源最短路算法（sssp） 功能介绍 根据输入参数，执行单源最短路算法。 单源最短路算法是对于给定一个节点（称为源），给出从该源节点出发到其余各节点的最短路径长度。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
URI-scheme：表示用于传输请求的协议，当前所有API均采用HTTPS协议。 Endpoint：指定承载REST服务端点的服务器域名或IP，从地区和终端节点中获取。例如，图引擎服务在华北-北京一地区的endpoint为ges.cn-north-1.myhuaweicloud
属性编辑 属性页签可展示选中点或边的属性信息，也可对单个点或边的属性进行编辑。 属性编辑的操作如下： 在绘图区选中一个点或边，单击右键，选择“查看属性”，会在右侧显示“属性”页签，展示选中点边的属性信息。 若选中的点有多个标签（label），可单击label后的下拉框来查看其它label的属性信息。
聚类系数算法（Cluster 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。
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