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查看实时请求 功能介绍 查看当前主节点上的实时请求。 当前仅返回正在运行的cypher查询。 URI GET /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/om/real-time-queries 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明
关联预测算法（Link Prediction）给定两个节点，根据Jaccard度量方法计算两个节点的相似程度，预测节点之间的紧密关系。 适用场景 关联预测算法（Link Prediction）适用于社交网上的好友推荐、关系预测等场景。 参数说明 表1 关联预测算法（Link Prediction）参数说明
执行失败时，用于显示错误信息。 errorCode 否 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。 jobId 否 执行该异步任务的jobId。 可以查询jobId查看任务执行状态、获取返回结果，详情参考Job管理API。 请求示例 进行清空图操作，需要清空schema数据。
errorCode 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。 jobId String 执行该异步任务的jobId。 可以查询jobId查看任务执行状态、获取返回结果，详情参考Job管理API。 请求示例 进行清空图操作，需要清空schema数据。
单源最短路算法（SSSP） 概述 单源最短路算法（SSSP）计算了图论中的一个经典问题，给出从给定的一个节点（称为源节点）出发到其余各节点的最短路径长度。 适用场景 单源最短路算法（SSSP）适用于网络路由、路径设计等场景。 参数说明 表1 单源最短路算法（SSSP）参数说明 参数
默认为false。 false：会查询图实例2分钟内的指标。 true：会查询实时监控指标，请求响应在3-5秒之间。 with_performance_metrics 否 Boolean 是否查询性能指标，会返回图实例性能指标和各个节点的指标。取值为true或者false，默认为tru
Job管理 代码样例文件路径 代码样例文件名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.job ShowJobSample 查询Job状态 DeleteJobSample 取消Job ExportJobResultSample 导出Job返回结果到文件
jobId String 查询节点任务ID。请求失败时字段为空。 jobType String 执行该异步任务的jobType。 请求示例 生成以label为点，label间关系为边的schema结构。 POST http://{SERVER_URL}/ges/v1.0/{project
登录图引擎服务管理控制台，在左侧导航栏选择“备份管理”。 在备份列表中，选择需要删除的备份数据，在“操作”列，单击“删除”。 在弹出的对话框中，单击“是”删除数据。 数据删除后无法恢复，请谨慎操作。 未删除的图的自动备份数据不能删除。 父主题： 备份图和恢复图
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
errorCode 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。 jobId String 执行该异步任务的jobId。 说明： 可以查询jobId查看任务执行状态、获取返回结果，详情参考Job管理API。 status String 查询成功时返
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
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
Detection） 概述 单点环路检测（Single-Vertex-Circles-Detection）是一个经典的图问题，意在寻找图中的环路。环路上的点较好地体现了该点的重要性。 适用场景 单点环路检测适用于交通运输、金融风控等场景。 参数说明 表1 Single-Vertex-C
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
Job管理 代码样例文件路径 样例方法名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.persistence waitJob 查询Job状态 testListJobs 查询Job列表 父主题： 持久化版样例
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
理”。 在图管理列表中，选择需删除的图，在“操作”列选择“更多”>“清空数据”。 图1 清空数据 在弹出的确认提示框中，勾选是否“清空图中的元数据”（持久化版的图需要先选择图名称）。 勾选“清空图中的元数据”后，会重置图，清空所有数据和运行中的任务。 元数据清空后不可恢复，请谨慎操作。
0/{project_id}/graphs/{graph_name}/vertices/46/labels/movie SERVER_URL：图的访问地址，取值请参考业务面API使用限制。 响应示例 状态码： 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 { } 状态码：
directed 否 是否考虑边的方向 Bool true 或false，布尔型。 false 示例 输入directed=true, source="Alice", target="Jay", 同时添加边过滤条件labelName="friends"，将会得到Json形式的返回结果。 父主题：
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