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由于GES软件版本不断升级，旧版本的图可以通过“升级”操作升级为新版本的图。 当前仅支持 1.0.3 以上版本的图的升级功能。 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，选择需升级的图，在“操作”列选择“更多 > 升级”。 在弹出的升级提示框中，选择“版本”和是否“强制升级”。
计费项 图引擎服务的计费简单、易于预测，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的数据通过对象存储服务（O
查询边详情(1.0.0) 功能介绍 根据边的起点、终点以及索引，查询边的详细信息，返回边上的标签和属性等。 URI GET /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/edges/detail?source={sourceVertex}&
时间轴设置 将单一视角的静态图转化为多视角的动态图，为您展示在一段时间内，点、边随时间变化的轨迹，展示动态图分析结果。 您需要使用具有“动态图分析能力”的图才能使用该功能，动态图的创建请参见创建动态图。 时间轴设置 创建动态图后，在“图管理”页面，单击动态图“操作”列的“访问”按钮，进入图引擎编辑器。
云监控服务可以对GES的运行状态进行日常监控。您可以通过云监控管理控制台，直观地查看各项监控指标。 监控数据的获取与传输会花费一定时间，因此，云监控数据显示的是当前时间5～10分钟前的状态。如果您的图刚刚创建完成，请等待5～10分钟后查看监控数据。 前提条件 创建的图运行状态正常运行。
不要删除存储在OBS中的数据。 导入目录下的单文件或者导入的单文件大小不能超过5GB，如果超过5GB，则会导入失败，建议把文件拆成小于5GB的多个文件后再导入。 单次导入的文件总大小（包括点、边数据集）不能超过可用内存的1/5。可用内存参考“运维监控看板”的“节点监控”中名称后缀
Coefficient） 概述 聚类系数表示一个图中节点聚集程度的系数。在现实的网络中，尤其是在特定的网络中，由于相对高密度连接点的关系，节点总是趋向于建立一组严密的组织关系。聚类系数算法（Cluster Coefficient）用于计算图中节点的聚集程度。 适用场景 聚类系数算法（Cluster
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。
隐藏label 隐藏单个label的所有点和边 在图引擎编辑器的左侧的元数据列表中，单击元数据旁的“眼睛”按钮，可隐藏该元数据的所有点。 图4 隐藏label 隐藏label：当前label在画布是否展示。 在图引擎编辑器左侧的元数据列表中，单击想要修改的元数据，会弹出该元数据labe
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。 URI
k核算法（k-core） 概述 k核算法（k-core）是图算法中的一个经典算法，用以计算每个节点的核数。其计算结果是判断节点重要性最常用的参考值之一，较好的体现了节点的传播能力。 适用场景 k核算法（k-core）适用于社区发现、金融风控等场景。 参数说明 表1 k核算法（k-core）参数说明
根据输入参数，执行subgraph matching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。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
以上版本的图的增量导入功能。 为防止系统重启时，不能正常恢复导入图数据，建议在使用图期间，不要删除存储在OBS中的数据。 数据列的分隔符默认为逗号，暂不支持自定义。 导入目录下的单文件或者导入的单文件大小不能超过5GB，如果超过5GB，则会导入失败，建议把文件拆成小于5GB的多个文件后再导入。
在“图细粒度权限配置”页面可以看到当前您所拥有的在“运行中”的图的图名称、细粒度权限状态、权限最近开启时间、以及可进行的操作。 图1 图细粒度权限配置页面 只有图的运行状态为“运行中”的图才会在该页面显示。 您可以在页面的右上角按图名称进行搜索查看。 选择需设置权限的图，在“操作”列单击“权限设置”，进
是否必选 类型 说明 vertices 否 List 结果包含的点集合。 edges 否 List 结果包含的边集合。 请求样例 观察某些节点群体结构的动态演化过程，算法名称为temporal_graph，动态分析的开始时间为${startTime}，结束时间为${endTime}。
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
Service，简称GES）是针对以“关系”为基础的“图”结构数据，进行查询、分析的服务。广泛应用于社交关系分析、营销推荐及社会化聆听、信息传播、防欺诈等具有丰富关系数据的场景。 本文档将为您介绍如何在图引擎服务管理控制台完成图数据的相关操作和分析。 使用本服务的操作流程如下所示： 图1 图引擎服务的使用流程 表1
Neighbors）是一种常用的基本图分析算法，可以得到两个节点所共有的邻居节点，直观地发现社交场合中的共同好友、以及在消费领域共同感兴趣的商品，进一步推测两个节点之间的潜在关系和相近程度。 适用场景 共同邻居算法（Common Neighbors）适用于电商、社交等多领域的推荐场景。 参数说明
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