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客户端初始化 根据不同的认证方式，客户端初始化有三种方式，可根据需要选择其中一种。 客户端初始化时可根据需要进行HTTP配置，具体可参考。 认证方式 客户端连接参数 父主题： Python SDK
图窗口中填写图名称、选择点ID类型和SortKey类型。 图2 新增图 ID类型：目前支持固定长度String、可变长度String和哈希三种点ID类型。 String（固定长度）：实际点ID直接用于内部存储与计算，需指定一长度，实际点ID不可超过此长度。长度过大可能影响查询性能
sort_key_type 否 String 持久化版图数据的sortKey的类型，通过配置不同SortKey的值来区分重复边（源点，终点，Label三者都相同的边），仅持久化图需要填写。取值为： "int"：整型。 "string"：字节长度小于40的字符串。 "varString"：不限
Combiner用于在满足交换律和结合律的计算过程中对数据进行局部计算，减少数据交换量。Python DSL当前提供sum、max和min三种类型的Combiner，支持对int、float两类的数据进行局部计算。 图加载 hyg.analytics.graph.load_bas
应用场景 GES服务适用于互联网应用、知识图谱应用、社交网络、金融风控应用、城市工业应用、企业IT应用等场景。 互联网应用 在移动互联网时代，面对庞大的社交关系，媒体传播网络，GES可以帮助客户快速、有效的发现海量数据中隐含的信息。 该场景能帮助您实现以下功能。 推荐好友、商品或资讯
点集全最短路（all_shortest_paths_of_vertex_sets） 连通分量（connected_component） 三角计数算法（triangle_count） 紧密中心度算法（closeness） 中介中心度算法（betweenness） 边中介中心度（edge_betweenness）
ConnectedComponentSample 联通分量 DegreeCorrelationSample 度数关联度 TriangleCountSample 三角计数 ClusterCoefficientSample 聚类系数 BetweennessSample 中介中心度算法 EdgeBetweennessSample
之后，在“查询结果”页签下，展示查询结果。 当返回结果很大，绘图区和结果区无法完全展示时，单击右上角“导出”按钮，可下载分析结果，目前支持三种导出格式：json，csv，excel。 执行Gremlin命令，显示执行结果，例如，输入查询命令g.V().limit(100)，查询结果为：
根据六度空间理论，社交网上6跳可以覆盖到所有人。 BFS按边搜索。 示例 需要在图引擎编辑器的算法区内，选定该算法进行操作。具体操作详见使用算法分析图。 计算从Lee节点出发三跳关系组成的子图。 输入参数k=3，source=Lee，mode=OUT。子图会展示在绘图区，JSON结果会展示在查询结果区。 父主题： 算法参考
共同邻居算法（Common Neighbors） 连通分量算法（Connected Component） 度数关联度算法（Degree Correlation） 三角计数算法（Triangle Count） 聚类系数算法（Cluster Coefficient） 中介中心度算法（Betweenness Centrality）
输入参数 P=1，Q=0.3，dim=3，walkLength=20，walkNumber=10，iterations=40，得到每个节点的三维向量表示。 父主题： 算法参考
实时推荐（realtime_recommendation）(2.2.21) 度数关联度（degree_correlation）(1.0.0) 三角计数（triangle_count）(1.0.0) 聚类系数（cluster_coefficient）(1.0.0) 紧密中心度（closeness）(1
度数关联度算法计算所有边上起点和终点度数之间的Pearson关联系数，常用来表征图中高度数节点是否和高度数节点相连。 三角计数（Triangle Count） 不考虑边的方向，统计图中三角形个数。三角形越多，代表图中节点关联程度越高，组织关系越严密。 聚类系数（Cluster Coefficient）
查询图详情(1.0.0) 功能介绍 根据图ID查询某个图详情。 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 GET /v1.0/{project_id}/graphs/{graph_id}
运行记录：具体介绍请参考查看运行记录 查询结果：具体介绍请参考查看查询结果 条件过滤及属性区 在绘图区，可以选中一个点，单击右键，选择“查看属性”，显示该页面。 包含如下三个页签： 条件过滤页签可以设置条件属性，对图数据进行筛选分析。具体介绍请参考条件过滤。 属性页签展示选中点或边的属性信息。 统计信息展示页签
String 系统提示信息。 执行成功时，字段可能为空。 执行失败时，用于显示错误码。 status String 查询成功时返回任务状态，包括以下三种状态： pending：等待中。 running：运行中。 complete：完成。 查询失败时字段为空。 data Object 算法运行的结果。查询失败时字段为空。
= 2640元 120元×248 = 29760元 综上所述，该图实例共产生的费用为： 2640 + 29760 = 32400元 计费场景三 某公司需要使用图引擎服务GES进行图的存储和查询，使用图规格为千万边，计划使用时间为1个月（30天），该公司想要了解采用哪种计费方式才是性价比最优的方式。
如表1所示，其他元数据详情请参考图数据的格式。 一个元数据文件可定义多个Label，您可单击“添加Label”按需增加。 label类型有三种：点、边、通用类型（即点、边两种类型通用）。 图1 手动构建 可视化构建： 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
响应结果。成功时result值为success，失败时值为failed。 请求示例 添加label，label的名称为book，label一共有三个待添加的属性。 POST http://{SERVER_URL}/ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/schema/labels
ignoreLabel 否 Boolean 重复边的定义，是否忽略Label。取值仅支持为false。 false表示：<源点，终点，Label>三者相同的边为重复边。 createNotExists 否 Boolean 对于edges参数中不存在的source或target节点，是否会
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