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当图中的边没有配置该属性时，算法会报错。 空：边上的权重、距离默认为“1"。 字符串：对应的边上的属性将作为权重。 OD_pairs和seeds参数二选一，当OD_pairs和seeds同时输入时，以OD_pair为准，忽略seeds。 响应参数 参数 类型 说明 errorMessage String
k各点，进行采样运算，k值越大约接近准确解。k不大于100000。 - 当进行采样近似betweenness运算时，seeds和k参数二选一输入即可，当两者同时输入时，默认以seeds节点作为采样节点运算，忽略k。 注意事项 无。 示例 输入参数weight="length", directed=true
如果点被删除了，基于该点的边会怎么处理？ GES基于属性图（Property graph）模型导入图数据，一个属性图是由点、边、标签（Label）和属性（Property）组成的有向图。 点又称作节点（Node），边又称作关系（Relationship），点和关系是最重要的实体。
关闭图(1.0.0) 功能介绍 关闭一个图。如果图创建好了，暂时不用可以先关闭，需要使用时再启用。 处于关闭状态的图不计算实例费用。 您最多可以停止7天，如果您在7天后未手动启动图实例，则图实例将自动启动。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API
列表操作类函数 函数名 支持的最低版本 释义 举例 head 2.3.10 获取列表的第一个元素 with [1,2,3,4] as list return head(list) last 2.3.10 获取列表的最后一个元素 with [1,2,3,4] as list return last(list)
列表操作类函数 函数名 支持的最低版本 释义 举例 head 2.3.10 获取列表的第一个元素 with [1,2,3,4] as list return head(list) last 2.3.10 获取列表的最后一个元素 with [1,2,3,4] as list return last(list)
关闭图(1.0.0) 功能介绍 关闭一个图。如果图创建好了，暂时不用可以先关闭，需要使用时再启用。 持久化版图不支持调用接口进行关闭图操作。 处于关闭状态的图不计算实例费用。 您最多可以停止7天，如果您在7天后未手动启动图实例，则图实例将自动启动。 调试 您可以在API Expl
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。 适用场景 点集共同邻居算法适用于进行关系发掘、产品/好友推荐等图分析技术。 参数说明 表1 Common
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
参数不存在 请检查拼装的请求参数体和API文档是否一致，API文档中的必选项一定要填写。 400 GES.7050 The parameter is empty. 参数为空 请检查拼装的请求参数体和API文档是否一致，API文档中的非空项一定要填写值。 400 GES.7051 Components
OD中介中心度（OD-betweenness Centrality） 概述 OD中介中心度算法（OD-betweenness Centrality）在已知一系列OD出行计划前提下，以经过某个点/某条边的最短路径数目来刻画边重要性的指标。 适用场景 可用作社交、风控等网络中“中间人”发掘，交通、传
的“编辑全部”按钮，可编辑所有属性，编辑完成后单击“保存全部”可一次性保存所有修改的属性。 编辑完成后，单击即可。 注意：此处的属性编辑只针对单个点或边，而Schema编辑章节在元数据区进行的属性添加或删除是针对一个标签的属性编辑，修改后会改动所有该标签的属性信息。 父主题： 访问图和分析图
业务面API错误码 调用接口出错后，将不会返回结果数据。调用方可根据每个接口对应的错误码来定位错误原因。当调用出错时，HTTP 请求返回一个 4xx 或 5xx 的 HTTP 状态码。返回的消息体中是具体的错误代码及错误信息。在调用方找不到错误原因时，可以联系技术人员，并提供错误码，以便我们尽快帮您解决问题。
声明语句 Match< ? > 声明一个匹配器Match，可快速匹配图数据进而进行更多操作。 VertexAcc< ?, ?> 声明一个点聚合器，可以定义点上额外的属性/变量。并通过Match批量操作点上额外的变量。 GlobalAcc< ?, ?> 声明一个全局聚合器，定义全局可操作的变量。
infomap算法（infomap） 功能介绍 根据输入参数，执行infomap算法。 infomap算法是一种基于信息论的社区发现算法，该算法在效率和效果上都表现较好，并且能够发现层次性的社区结构，其优化目标为找到最优的社区结构，使节点的层次编码长度最小。 URI POST /ges/v1
使用算法分析图，具体操作如下： 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perso
面对层出不穷、复杂多样的个人和群体行为，帮助客户挖掘出潜在的风险，为客户保驾护航。 该场景能帮助您实现以下功能。 实时欺诈检测 提供实时的用户行为检测，识别敏感用户，信息不一致的用户，及时识别欺诈风险。 群体发现 根据错综复杂的人物关系分析，进行用户分群，识别异常群体。 人员的追寻 可以轻松发现多人之间的关系，通过蛛丝马迹寻找失联的人员等。
云服务器自动续费周期根据您开通自动续费的途径不同，遵循不同的规则。 在图实例到期前均可开通自动续费，到期前7日凌晨3:00首次尝试自动续费，如果扣款失败，每天凌晨3:00尝试一次，直至图实例到期或者续费成功。 开通自动续费后，还可以手动续费该图实例。手动续费后，自动续费仍然有效，在新的到期时间前的第7天开始扣款。
持久化版规格说明 持久化版图数据库作为一款新型图数据库产品，除了具备图管理、图数据增删改和查询分析等能力，适配Cypher查询语言外，还为用户提供了图数据的持久化功能，将用户写入的数据落盘，通过多副本和硬件冗余等方式，实现高可用和快速故障恢复，目前持久化版已完成千亿和万亿的大规模图存储和查询验证。
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