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如何使用图引擎服务 图引擎服务（Graph Engine 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。
云容器引擎-成长地图 | 华为云 图引擎服务 图引擎服务（Graph Engine Service）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、舆情分析、路径规划、知识图谱、金融风控等具有丰富关系数据的场景。 产品介绍 图说GES
备份图 为确保数据安全，您可以选择将图数据备份，以便后续出现故障或错误时，可以使用备份数据进行恢复操作。 操作步骤 备份操作的入口有两个：“图管理”页面和“备份管理”页面。 “图管理”页面操作如下： 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，选择需要备份的图，在“操作”列单击“备份”。
子图查询(2.1.13) 功能介绍 查询输入的节点和它们之间所有边所构成的子图。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/subgraphs/action?action_id=query 表1 路径参数 参数 是否必选
清空图(2.1.2) 功能介绍 清空图中所有数据。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1.0/{project_id}/graphs/{graph_id}/action
图管理API 查询图列表(2.1.18) 查询图详情(1.0.0) 创建图(2.2.2) 关闭图(1.0.0) 启动图(1.0.0) 删除图(1.0.0) 增量导入图(2.1.14) 导出图(1.0.5) 清空图(2.1.2) 升级图(1.0.5) 绑定EIP(1.0.6) 解绑EIP(1
创建图 使用图引擎服务（GES）进行创建图，有两种方式可供选择：自定义创建和行业图模板创建。 自定义创建图 进入图引擎服务管理控制台，单击右上角的“创建图”按钮，进入创建图页面。 “区域”即集群工作区域，在页面左上角下拉栏选择，使用默认“华北-北京四”区域即可。 在创建图页面单击
图操作 包名 样例类名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.graphoperation ImportGraphSample 导入图 ExportGraphSample 导出图 ClearGraphSample 清空图 父主题：
创建图的方式 本章节为您介绍如何使用图引擎服务（GES）进行创建图。 有三种创建方式可供选择：自定义创建，行业图模板创建和创建动态图，系统默认使用自定义创建方式。 自定义创建图：您可以直接使用系统默认的创图方式，进行查询和分析图。 行业图模板创建图：您可以选择想要创建的模板，系统
什么是GES 图引擎服务（Graph Engine Service，简称GES），使用华为自研的EYWA内核，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、舆情及社会化聆听、信息传播、防欺诈等具有丰富关系数据的场景。 功能介绍 GES服务的功能主要有以下5个方面：
简介 服务概述 图引擎服务（Graph Engine 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、推荐、精准营销、舆情及社会化聆听、信息传播、防欺诈等具有丰富关系数据的场景。 开发指南概述 图引擎服务软件开发工具包（GES
Cypher查询 Cypher是一种声明式图查询语言，使用Cypher语句可以查询和修改GES中的数据，并返回结果。 具体操作步骤如下： 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。 Cypher查询编译过程中使用了基于label的点边索引。 第一次使用Cypher查询
成后单击“确定”进行删除。 图4 删除快照 更多：包含下载和下载缩略图。 下载：将快照的JSON文件进行下载，保存到本地。 下载缩略图：以图片形式下载快照保存到本地。 删除图会将存储的快照一起删除，所以删除图前请先下载快照。 导入快照 可将之前下载的快照进行导入，一次只能导入一个快照。
带一般过滤条件的环路检测(filtered circle detection)算法适用于金融风控中循环转账检测、反洗钱，网络路由中异常链接检测，企业担保圈贷款风险识别等场景。 参数说明 表1 filtered circle detection参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 sources
时序路径 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：
Centrality）以经过某个节点的最短路径数目来刻画节点重要性的指标。 适用场景 可用作社交、风控等网络中“中间人”发掘，交通、传输等网络中关键节点识别；适用于社交、金融风控、交通路网、城市规划等领域 参数说明 表1 Betweenness Centrality算法参数说明 参数 是否必选
您可以继续在窗口内输入点ID。 请勿重复输入同一个点ID或者输入空值。当输入的点ID名称本身包含英文逗号时，请用 , 代替英文逗号，防止识别出现错误。 过滤条件列表 ：执行重复的过滤条件列表，数组的每个元素分别对应每一层要做的查询和过滤条件。 图2 过滤条件列表 您需要设置以下参数：
点id的名称中不能包含中划线（-）。 点id的类型不需要设置，默认为string。 请注意label前后不要任意加空格，逗号表示分隔符，空格会被识别成label的一部分，可能会出现识别不了或提示label不存在的情况。 示例： Vivian,user,薇薇安,F,25-34,artist,98133 Eric
融合各种异构异质数据，方便治理，规模可达千亿级。 快速关联查询 在海量知识中快速关联查询秒级响应，搜索结果更准确。 知识梳理 通过图上分析计算，合并相似本体，进行知识消岐。 学习路径的识别及推荐 通过知识点的先修关系，识别学习路径，针对薄弱知识点进行学习路径推荐。 金融风控应用 面对层出不穷、复杂多
下，以经过某个点/某条边的最短路径数目来刻画边重要性的指标。 适用场景 可用作社交、风控等网络中“中间人”发掘，交通、传输等网络中关键节点识别，城市热点事件\早晚高峰人群车辆迁徙发生时关键路段的模拟；适用于社交、金融风控、交通路网、城市规划等领域 参数说明 表1 OD-betweenness
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