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最短路径。 适用场景 带一般过滤条件的最短路径算法（Filtered Shortest Path）适用于路径设计、网络规划等场景，通过对点边条件的过滤，控制最短路径的生成。 参数说明 表1 带一般过滤条件最短路径算法（Filtered Shortest Path）参数说明 参数 是否必选
度数关联度算法（Degree Correlation） 概述 度数关联度算法（Degree Correlation）计算所有边上起点和终点度数之间的Pearson关联系数，常用来表示图中高度数节点是否和高度数节点相连。 适用场景 度数关联度算法（Degree Correlation）适用于衡量图的结构特性场景。
扩副本 在图规格不改变的情况下，提高只读请求的并发数。 暂不支持一万边图的扩副本。 进行扩副本操作后，不支持扩容图操作。如果要对图进行扩容和扩副本两个操作，需要您先进行扩容图操作，再进行扩副本操作。 扩副本的具体操作步骤如下： 登录管理控制台。 对需要扩副本的图，在左侧导航栏中选
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：
集程度。 适用场景 聚类系数算法（Cluster Coefficient）适用于衡量图的结构特性场景。 参数说明 无。 使用说明 不考虑多边情况。 示例 单击运行，计算图的聚类系数，JSON结果会展示在查询结果区。 父主题： 算法参考
根据输入参数，执行BigClam算法。 BigClam算法是一种重叠社区发现算法，该算法将节点与社区之间的关系建模为一个二部图，假设图中节点的连边是根据社区关系生成的，其可以检测出图中的重叠社区。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
手动续费 包年/包月图实例从购买到被自动删除之前，您可以随时在费用中心为图规格（边数）续费，以延长图实例的使用时间。 在费用中心续费 进入“费用中心 > 续费管理”页面。 自定义查询条件。 可在“手动续费项”、“自动续费项”、“到期转按需项”、“到期不续费项”页签查询全部待续费资源，对资源进行手动续费的操作。
多标签图不支持图探索功能。 路径拓展 利用Filtered-query-API原理，对k跳过程进行逐层过滤，列出满足过滤条件的第k跳节点或边。Filtered-query接口说明可参考Filtered-query API。 在图引擎编辑器左侧探索区的“路径拓展模块”内，填写以下参数：
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。
} ] } 添加边时的平行边处理策略： 通过cypher添加边的时候，允许添加重复边，此处的重复边的定义为<源点，终点>相同的两条边。 添加无label的边的方法： 通过Cypher添加边时必须指定label，所以指定待添加边的label为默认值”__DEFAULT__”即可，例如create
} ] } 添加边时的平行边处理策略： 通过cypher添加边的时候，允许添加重复边，此处的重复边的定义为<源点，终点>相同的两条边。 添加无label的边的方法： 通过Cypher添加边时必须指定label，所以指定待添加边的label为默认值”__DEFAULT__”即可，例如create
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。
可以选择更经济的预付费实例计费模式。 计费项 图引擎服务对您选择的图规格（边数）、数据存储空间和公网流量收费。 表1 GES计费项说明 计费项 计费说明 图规格（边数） 根据您选择的边数大小计费。 针对边数提供预付费实例和按需（小时）两种计费模式。 数据存储空间 GES的数据通过
导入元数据：再回到图管理页面中，在对应图的“操作”列选择“导入”。此时在元数据的下拉选项中可看到刚创建的元数据，选择即可。 边数据集、点数据集：选择刚放入数据的OBS路径导入即可。 日志存储路径：可暂时不填写。 边处理和导入类型：按系统默认选项即可。 图2 导入数据 单击“确定”完成导入。
变更图规格 图存储容量、计算能力或服务能力无法满足业务需求时，需要考虑对图进行变更规格。 暂不支持一万边图的规格变更。 变更规格以后所有索引（复合索引和全文索引）都需要重新创建。 变更图规格的具体操作步骤如下： 登录管理控制台，在左侧导航栏中选择“图管理”。 对需要变更规格的图，单击图管理操作列中的“更多
功能介绍 根据输入参数，执行Cesna算法。 Cesna算法是一种重叠社区发现算法，该算法将节点与社区之间的关系建模为一个二部图，假设图中节点的连边是根据社区关系生成的。此外，该算法还利用了节点属性对社区进行建模，即假设节点的属性也是根据社区关系生成的。 URI POST /ges/v1
条件过滤及属性”页面。 在“条件过滤及属性”区，设置条件，然后单击“过滤”。 匹配：默认选中点，可选择过滤点或者边。 类型：默认选中所有类型，可在下拉框中选择点或者边的“类型”，“类型”在用户上传的元数据文件中定义。 添加过滤条件：单击“添加过滤条件”，选中一个“属性”，并选择约
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。
08:00:00,Covid-9 动态图的边数据 动态边 对于动态图的边数据如下所示，一行为一条边的数据， 格式如下所示，其中，id 1、id 2是一条边的两个端点的id，startTime表示这条边生命周期起始时间，endTime表示这条边生命周期中止时间：。 id 1, id 2
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
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