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点文件存储路径：用于存放从数据源的数据库导出的点数据。 边文件存储路径：用于存放从数据源的数据库导出的边数据。 日志存放路径：用于存放导入时产生的日志文件。 图9 存储路径配置 全部填写完成后，单击创建，在“数据迁移”页签查看迁移任务进度及结果。 图10 查看迁移结果 可以单击操作列的“详情”，查看每个点边数据集的任务状态。
否 Boolean 创建的图是否启用细粒度权限控制，默认不启用，值为false。如果设置为true，创建的图所有用户都没有权限，需要调用业务面细粒度权限控制API进行授权操作才可以访问图。 enableFullTextIndex 否 Boolean 创建的图是否开启全文索引控制，
k跳算法（k_hop） 功能介绍 根据输入参数，执行k跳算法。 k跳算法从起点出发，通过宽度优先搜索（BFS），找出k层与之关联的所有节点。找到的子图称为起点的“ego-net”。k跳算法会返回ego-net中节点及其个数。 URI POST /ges/v1.0/{project_i
Integer 本次请求的起始位置，默认为0。 limit 否 Integer 每页资源数量的最大值，默认为10。 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 用于获取操作API的权限。获取方法请参
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"：不限长度字
通过轮询的方式使用物理IP访问图实例。 crypt_algorithm String 图实例加密算法，取值为： generalCipher：国密算法 SMcompatible：商密算法（兼容国际） enable_https Boolean 是否开启安全模式，开启安全模式会对性能有较大影响
自定义图分析算法编程示例 自定义SSSP算法 # 导入必要的包 from hyg.analytics.graph import load_base_graph from hyg.analytics.model import pregel_types, PregelModel #
Integer 本次请求的起始位置，默认为0。 limit 否 Integer 每页资源数量的最大值，默认为10。 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 用于获取操作API的权限。获取方法请参
SDK）是对GES提供的REST API进行的封装，以简化用户的开发工作。 SDK 业务面SDK 管理面SDK Cypher JDBC Driver访问GES 02 购买 GES的计费简单、易于预测，您既可以选择按照小时费率计费的按需计费方式，也可以选择更经济的预付费实例计费方式。
er语句可以查询和修改GES中的数据，并返回结果。 商用 Cypher查询 2 上线子图匹配算法 子图匹配（subgraph matching）算法的目的是在一个给定的大图里面找到与一个给定小图同构的子图，这是一种基本的图查询操作，意在发掘图重要的子结构。 商用 子图匹配 3 上线带过滤全对最短路径算法
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。
基本概念 点 图数据模型中的点代表实体。如交通网络中的车辆、通信网络中的站点、电商交易网络中的用户和商品、互联网中的网页等。 边 图数据模型中的边代表关系。如社交网络中的好友关系、电商交易网络中用户评分和购买行为、论文中作者之间的合作关系、文章之间的索引关系等。 Gremlin Gremlin是Apache
产品优势 大规模 高效的数据组织，让您更有效的对百亿节点千亿边规模的数据进行查询与分析。 高性能 深度优化的分布式图形计算引擎，为您提供高并发、秒级多跳的实时查询能力。 查询分析一体 查询分析一体化，提供丰富的图分析算法，为关系分析、路径的规划、营销推荐等业务提供多样的分析能力。 简单易用
从一个点出发搜索到目标节点的时序路径（时序路径满足动态图上信息传播的有序性，路径上后一条边的经过时间要晚于或等于前一条边的经过时间），在画布上呈现点、边随时间递增（或非减）的变化趋势。 该功能可以通过strategy参数调整搜索的是距离最短的时序路径，还是尽早到达目标节点的时序路径。具体操作步骤如下：
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
导出图 可将图数据导出至自定义的OBS目录下。 内存版的图支持 1.0.3 以上版本的图数据导出。 持久化版的图支持2.3.14及以上版本的图数据导出。 具体操作步骤如下： 登录图引擎服务管理控制台，在左侧导航栏，选择“图管理”。 在图管理列表中，选择需导出的图，在“操作”列选择“更多”>“导出”。
图名称。 sourceVertex 是 String 边的起点。 targetVertex 是 String 边的终点。 label（持久化版） 否 String 边的label值。 sortKey（持久化版） 否 String 重复边的sortKey值。 sortKeyType（持久化版）
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。 图1
紧密中心度算法（Closeness Centrality）计算一个节点到所有其他可达节点的最短距离的倒数，进行累积后归一化的值。紧密中心度可以用来衡量信息从该节点传输到其他节点的时间长短。节点的“Closeness Centrality”越大，其在所在图中的位置越靠近中心。 适用场景 紧密中心度算法（Closeness
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