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在弹出的“绑定EIP”页面中，选择可用EIP。 若无可用EIP，请单击“创建EIP”，购买并创建成功后，单击刷新，再选择使用。 图1 绑定EIP 单击“确定”，完成绑定。 解绑EIP 当无需继续使用EIP时，您可通过解绑EIP来释放网络资源。 具体操作步骤如下： 登录图引擎服务管理控制台。
绑定弹性公网IP访问GES服务，弹性公网IP的ID为02bd6dc1-5be8-430e-a4cd-2b0f6d0bb042。 POST http://Endpoint/v2/{project_id}/graphs{graph_id}/bind-eip { "eip_id" :
绑定EIP(1.0.6) 功能介绍 可以通过绑定弹性公网IP（简称EIP）访问GES服务。 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/{p
请求示例 解绑EIP来释放网络资源，弹性公网IP的ID为02bd6dc1-5be8-430e-a4cd-2b0f6d0bb042。 POST http://Endpoint/v2/{project_id}/graphs{graph_id}/unbind-eip { "eip_id"
解绑EIP(1.0.6) 功能介绍 当无需继续使用EIP时，您可通过解绑EIP来释放网络资源。 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/
功能介绍 根据输入参数，执行点集全最短路算法。 点集全最短路（all_shortest_paths_of_vertex_sets）用于发现两个点集之间的所有最短路径。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
_sets） 功能介绍 根据输入参数，执行点集最短路算法。 点集最短路（shortest_path_of_vertex_sets）用于发现两个点集之间的最短路径。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
根据输入参数，执行点集共同邻居算法。 点集共同邻居（Common Neighbors of Vertex Sets）可以得到两个点集合（群体集合）所共有的邻居（即两个群体临域的交集），直观的发现与两个群体共同联系的对象， URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
创建实例或实例已创建，需绑定EIP时，页面提示“委托配额不足”如何处理？ 用户在第一次使用GES服务的时候需要授权，授权过程会在IAM（统一身份认证）页面创建例如名为“ges_admin_trust”的委托。而一个用户最多只能创建10个委托，委托个数超限之后无法创建委托，所以页面会出现“委托配额不足”的提示。
Shortest Paths of Vertex Sets） 概述 点集全最短路算法（Shortest Path of Vertex Sets）用于发现两个点集之间的所有最短路径。 适用场景 点集最短路算法可应用于互联网社交、金融风控、路网交通、物流配送等场景下的区块之间关系的分析。 参数说明
在“图管理”页面，您可以查看图的名称，运行状态，内网访问地址，公网访问地址，计费模式，创建时间。 “内网访问地址”可单击查看，该地址是访问图实例的浮动IP，通过单击该IP地址您可以查看访问图实例的物理IP列表。为了防止浮动IP切换造成业务闪断，推荐您通过轮询的方式使用物理IP访问图实例。 方式1：单击“图名称”前的
功能介绍 根据输入参数，执行link_prediction算法。 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。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{g
Sets） 概述 点集共同邻居（Common Neighbors of Vertex Sets）可以得到两个点集合（群体集合）所共有的邻居（即两个群体临域的交集），直观的发现与两个群体共同联系的对象，如发现社交场合中的共同好友、消费领域共同感兴趣的商品、社区群体共同接触过的人，进一
关联预测算法（Link Prediction） 概述 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。
当批量添加部分失败时，data字段包含失败的label_name以及失败原因。 请求示例 批量添加元数据label，元数据label的名称分别为book和movie，以及两个label的待添加属性数组。 POST http://{SERVER_URL}/ges/v1.0/{project_id}/graphs/
概述 共同邻居算法（Common 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。
选择“更多”>“删除”。 在弹出的确认提示框中，需要选择： 是否删除“图实例绑定的弹性公网IP地址”（没有绑定EIP的图没有该选项），若不释放弹性公网IP则会继续计费。不勾选默认保留EIP。 是否删除“图备份（默认保留1个自动备份和2个手动备份，占用备份配额）”，不勾选默认保留图备份。
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）、TCP协议栈重传率（%）、网络I/O（KB/s）节点状态和节点监控情况等。 图1 概览页 用户可单击指定节点名
l、神通数据库、Oracle、DWS、Hive。 图名称：选择需要导入数据的图。 网段CIDR：数据源所在子网的网段。 访问IP地址：数据源的数据库的IP。 访问端口：数据源的数据库的端口(Hive不涉及)。 数据库名称：数据源的数据库的名称。 数据库用户名：访问数据源的数据库的用户名(Hive不涉及)。
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