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在线生成SDK代码 API Explorer的代码示例能根据需要填写参数后动态生成SDK代码，降低您使用SDK的难度，推荐使用。 GES在API Explorer仅对接常用Region供用户调试，若动态生成代码的客户端初始化使用的Region不满足使用场景，可参考如下代码： //
PageRank算法又称网页排名算法，是一种由搜索引擎根据网页（节点）之间相互的超链接进行计算的技术，用来体现网页（节点）的相关性和重要性。 如果一个网页被很多其他网页链接到，说明这个网页比较重要，也就是其PageRank值会相对较高。 如果一个PageRank值很高的网页链接到其他网页，那么被
PageRank算法又称网页排名算法，是一种由搜索引擎根据网页（节点）之间相互的超链接进行计算的技术，用来体现网页（节点）的相关性和重要性。 如果一个网页被很多其他网页链接到，说明这个网页比较重要，也就是其PageRank值会相对较高。 如果一个PageRank值很高的网页链接到其他网页，那么被
当前所画布展示的图。 快照生成成功后，系统会有如下图所示的提示： 图1 快照生成成功 由于数据储存在浏览器缓存中，所以当您切换浏览器后，快照数据会被清空。 快照的数量增加会导致浏览器卡顿，请合理使用。 查看快照 在图引擎编辑器左侧的区域内选择“快照”模块，界面会展示您保存的快照信息。
约束与限制 浏览器版本说明 建议使用如下版本浏览器。 google chrome：43.0及更高版本。 mozilla firefox：43.0及更高版本。 Microsoft Edge：99.0.1150.39及更高版本。 从GES导出的CSV文件打开说明 如果将从GES导出的
服务器无法根据客户端请求的内容特性完成请求。 407 Proxy Authentication Required 请求要求代理的身份认证，与401类似，但请求者应当使用代理进行授权。 408 Request Time-out 服务器等候请求时发生超时。 客户端可以随时再次提交该请求而无需进行任何更改。
与输入节点相近程度高、关系或喜好相近的节点。 适用场景 实时推荐算法（Real-time Recommendation）可以基于历史购买和浏览数据进行相近商品推荐，也可以为用户进行相近喜好的潜在好友推荐。 适用于电商、社交等多领域的推荐场景。 参数说明 表1 实时推荐算法（Real-time
在运维监控页面左侧导航栏单击“监控>实时查询”，进入实时查询页面，将会展示了当前运行在实例中的所有查询的实时信息。在该页面，您可以根据选择的指定时间段浏览实例中正在运行的所有查询信息。其中包括：请求ID、任务名称、请求参数、进度、阻塞时长、开始时间、结束时间、运行时长。 图1 实时查询页面 父主题：
在运维监控页面左侧导航栏单击“监控>节点监控”，进入节点监控页面，该页面展示了节点，内存，磁盘，磁盘I/O，网络I/O的实时消耗情况。 概览 在概览页面，您可以根据节点名浏览指定节点的关键资源情况，包括：节点名称、CPU使用率（%）、内存使用率（%）、平均磁盘使用率（%）、IP地址、磁盘I/O（KB/s）、TC
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
文件大小，单位：KB。 download_link String 文件下载链接。 说明： 备份文件类型不同，浏览器打开该链接的方式不同。 例如：文本文件可直接通过浏览器打开浏览，而二进制文件会在浏览器打开时，自动下载到本地。如果需要完整的下载所有备份文件，建议通过某种编程语言的的HTTP库下载
支持在查询编辑器页面使用算法对图进行分析，当前支持的算法列表如下图所示。 表1 算法一览表 算法 介绍 PageRank算法 又称网页排名，是一种由搜索引擎根据网页（节点）之间相互的超链接计算的技术，用来体现网页（节点）的相关性和重要性。 PersonalRank算法 PersonalRank算法又称Personalized
析算法和图指标算法。算法简介如下表所示。 表1 算法一览表 算法 介绍 PageRank算法 又称网页排名，是一种由搜索引擎根据网页（节点）之间相互的超链接计算的技术，用来体现网页（节点）的相关性和重要性。 PersonalRank算法 PersonalRank算法又称Personalized
hip），点和关系是最重要的实体。 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。 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。
况，展示了图实例的状态，实时资源消耗，资源消耗，业务负载等信息。下面为您进行详细说明各个模块的作用： 图集群状态 在图集群状态模块，您可以浏览当前图实例基本信息和容量、请求数等统计信息。 集群信息：包括图规格、CPU架构。 集群容量：包括点和边的使用量、容量和使用率。 集群节点：
PersonalRank值越高，source节点的相关性/重要性越高）。 适用场景 PersonalRank算法适用于商品推荐、好友推荐和网页推荐等场景。 参数说明 表1 PersonalRank算法参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 节点的ID
使用管理面SDK 在线生成SDK代码 SDK列表
一个字段，如字段中含有分隔符或者换行等。 offline 否 Boolean 是否离线导入，取值为false。 false表示在线导入，相对离线导入，在线导入速度略慢，但导入过程中图并未锁定，可读不可写。 obsParameters 是 Object Obs相关参数。 表3 parallelEdge参数类型
示的图。具体功能介绍请参考快照。 放大图，最大放大至6倍。 缩小图，最小缩小至0.05倍。 适配当前屏幕。 当界面中展示的点边与当前操作的浏览器窗口大小失调时，单击此按钮，可快速自动适配窗口大小。 快速切换布局。从左往右分别为：力引导布局、圆形布局、网格布局、核心单节点布局、分层
是否离线导入，取值为true或者false，默认取false。 true 表示离线导入，导入速度较快，但导入过程中图处于锁定状态，不可读不可写。 false 表示在线导入，相对离线导入，在线导入速度略慢，但导入过程中图并未锁定，可读不可写。 edgesetPath、vertexsetPath、schemaPath、
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