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动态图的表示形式粒度最细，保留信息更加全面。 本服务支持连续型动态图的建模方式： 例如图2，此图数据由3个点和3条边组成，Vivian、P1和P2表示点，（Vivian，P1）、（Vivian，P2）和（Vivian、Vivian）表示边，Person、Place表示点的类型（标
执行Cypher命令 右上角显示图数据中的点，单击按钮，可将点从画布展示的大图中进行隐藏。 图4 隐藏点 查看点边属性。 鼠标移至画布中的某一点或某一边，会显示该点或边的ID和属性信息。 图5 显示点信息 双击画布中的某一点或边，在页面右侧弹出的窗口中，可以查看该点或边的属性信息。 图6 查看点属性信息
在元数据编辑页面的某个属性的操作列，先单击右侧的小眼睛，取消该属性在画布上的隐藏，再单击左侧的小眼睛，显示该属性的敏感信息，设置完成后单击“保存”。 注意：若您只是取消左侧的小眼睛隐藏，右侧小眼睛没有取消，呈现状态，则无法显示属性的敏感信息。 图5 显示单个属性的敏感信息 父主题： 访问图和分析图
或不足的风险。一般适用于电商抢购等设备需求量瞬间大幅波动的场景。 表1列出了两种计费模式的区别。 表1 计费模式 计费模式 包年/包月 按需计费 付费方式 预付费 后付费 计费周期 按订单的购买周期计费。 秒级计费，按小时结算。 适用计费项 图规格（边数）、数据存储空间、和公网带宽费用
命令执行结果，如果是查点和边的命令在中间画布可以看到点和边的图形化展示。 父主题： 界面问题
Cardinality GES支持single 和list cardinality，GES的点的属性的value类型由元数据文件定义，所以设置propety的值的时候，不会增加新的属性，之后修改对应的定义的属性。 Transactions GES的Gremlin实现不支持显式地使用Transactions。
0个节点的结果进行显示。对于全局迭代性算法例如pagerank算法等，如果您想要获得全量的算法结果可以采用API方式调用，具体请参考算法API。 以模板中的电影数据为例，运行后得到的PageRank值如下图所示。 图3 查询分析结果 将参数进行调整后，再次运行算法得到的PagRa
带过滤的n_paths算法（filtered_n_paths） 概述 带过滤的n_paths算法是给定起始点source、目的点target、跳数k、路径数n、过滤条件filters，找出source和target间不多于n条的k跳无环路径。 适用场景 任意网络。 参数说明 表1
会创建您所选规格的图并置入模板数据来供您查询和分析图。 创建动态图：此方式创建的图，系统默认开启动态图分析能力，可方便您利用动态图功能进行分析图。 如果您想要使用动态图功能，需使用创建动态图的方式，自定义和行业图模板创建的图不具有该功能，后续也无法开启动态图分析能力。 父主题： 创建图
图信息：显示当前快照所保存的图数据。 主题色：记录保存快照时，画布的主题颜色。 快照的创建时间和修改时间。 操作列功能： 查看：将选择的快照展示在画布上。若您当前主题的颜色与当时保存的快照颜色不同，会有提示信息如图3所示。单击“是”系统会切换到快照保存时的主题，单击“否”系统会继续使用当前画布主题色。
带过滤的n_paths算法（filtered_n_paths）(2.2.22) 概述 带过滤的n_paths算法是给定起始点source、目的点target、跳数k、路径数n、过滤条件filters，找出source和target间不多于n条的k跳无环路径。 算法名称：带过滤的n_paths
根据网页（节点）之间相互的超链接进行计算的技术，用来体现网页（节点）的相关性和重要性。 如果一个网页被很多其他网页链接到，说明这个网页比较重要，也就是其PageRank值会相对较高。 如果一个PageRank值很高的网页链接到其他网页，那么被链接到的网页的PageRank值会相应地提高。
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章节时间轴设置中
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（1-alpha）的概率返回到source节点，因此可以
系统会以表格的方式记录用户的执行操作记录，方便用户在分析数据时了解执行进度和执行完成时间。 查看运行记录的具体步骤如下： 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。 在执行Gremlin/Cypher/DSL查询或算法分析之后，在“运行记录”页签下会展示操作记录的名称，状
恢复图 如果当前编辑的图数据存在问题，需要获取之前备份的数据进行分析时，您可以将备份数据载入，以恢复图数据。 图规格为“一万边”的图和产品类型为持久化版的图没有自动备份功能，恢复图数据时只能通过手动备份恢复。其他规格的图可以通过“自动备份”和“手动备份”两种方式恢复图数据。 具体操作步骤如下：
建进度。 图3 查看创建进度 创建成功的索引会显示在左侧的索引模块中。 删除索引 在图引擎编辑器左侧的索引模块，选择想要删除的索引，按住鼠标左键将滚动条从左侧滑至最右侧。 单击操作列的“删除”，会出现一个弹窗。 图4 删除索引 核对想要删除的索引信息，确认后手动输入或者一键输入“DELETE”，执行删除操作。
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。
通过调用API的方式来添加自定义操作，支持您在界面上定义自己的快捷操作集。 操作步骤 在图引擎编辑器左侧的操作区内，单击“编辑”后，下方会出现“新增操作”的按钮，单击此按钮。 图1 新增操作 在弹出的新增操作框中填写以下参数： 自定义操作名称：填写名称，方便后续快速查找和使用。 AP
为“成功”时，表示备份成功。 图4 备份管理 对已经备份好的图。在“备份管理”页面，您可以查看备份数据的备份名称和类型，关联图名称、状态、规格和架构，备份图的创建时间、结束时间、备份大小和备份时长等。 父主题： 备份图和恢复图
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