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String 输入路径的起点ID。 directed 否 Boolean 是否考虑边的方向。取值为true或false。 说明： false当前版本在有权图上不支持。 当数据集不包含inedge时，若directed=true，选择一个不依赖于Inedge的算法实现版本计算输出，
parameters 参数 是否必选 类型 说明 source 是 String 输入路径的起点ID。 target 是 String 输入路径的终点ID，不等于source。 directed 否 Boolean 是否考虑边的方向。取值为true或false。 说明： false当前版本在有权图上不支持。
恢复图 如果当前编辑的图数据存在问题，需要获取之前备份的数据进行分析时，您可以将备份数据载入，以恢复图数据。 图规格为“一万边”的图和产品类型为持久化版的图没有自动备份功能，恢复图数据时只能通过手动备份恢复。其他规格的图可以通过“自动备份”和“手动备份”两种方式恢复图数据。 具体操作步骤如下：
留该页面后，可以单击右上角的“刷新”来更新监控数据。 图4 磁盘监控页面 页面显示磁盘使用率可知：已使用与可用数据相加不等于总计。这是因为缺省的每个分区都留了少量空间供系统管理员使用。即使遇到普通用户空间已满的情况，系统管理员仍能登录和留有解决问题所需的工作空间。 磁盘容量采集源自于linux的df命令，举例如下：
失败时，result值为failed。 表3 data 参数 类型 说明 name String 图名称。 vertex Json 包含的点标签、属性信息。 edge Json 包含的边标签、属性信息。 policy String 切分策略。 inEdge Boolean 是否包含入边。 idIndex
k核算法（kcore） 功能介绍 根据输入参数，执行K核算法。 K核算法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。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
图引擎服务管理员权限，拥有该权限的用户拥有图引擎服务的全部权限，包括创建、删除、访问、升级等操作。 说明： 拥有该权限的用户需要同时拥有Tenant Guest、Server Administrator、VPC Administrator权限。 如果需要绑定/解绑EIP，则还需要拥有Security
图更新时间（UTC时间）。 private_ip String 图实例私有网络访问浮动IP地址，通过该IP用户可以通过私有网络中已部署的弹性云服务器对图实例进行访问。 public_ip String 图实例公网访问地址，通过该IP用户可以从互联网对图实例进行访问。 arch String 图
根据输入参数，执行BigClam算法。 BigClam算法是一种重叠社区发现算法，该算法将节点与社区之间的关系建模为一个二部图，假设图中节点的连边是根据社区关系生成的，其可以检测出图中的重叠社区。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
k跳算法（k_hop） 功能介绍 根据输入参数，执行k跳算法。 k跳算法从起点出发，通过宽度优先搜索（BFS），找出k层与之关联的所有节点。找到的子图称为起点的“ego-net”。k跳算法会返回ego-net中节点及其个数。 URI POST /ges/v1.0/{project_i
会创建您所选规格的图并置入模板数据来供您查询和分析图。 创建动态图：此方式创建的图，系统默认开启动态图分析能力，可方便您利用动态图功能进行分析图。 如果您想要使用动态图功能，需使用创建动态图的方式，自定义和行业图模板创建的图不具有该功能，后续也无法开启动态图分析能力。 父主题： 创建图
命令执行结果，如果是查点和边的命令在中间画布可以看到点和边的图形化展示。 父主题： 界面问题
parameters 参数 是否必选 类型 说明 statistics 否 Boolean 是否仅输出总的统计量结果，取值为true或false，默认为true。 true：仅输出总的统计数量。 false：输出各点对应三角形数量。 响应参数 参数 类型 说明 errorMessage
Development Kit）是对GES提供的REST API进行的封装，以简化用户的开发工作。用户直接调用GES SDK提供的接口函数即可实现使用GES服务业务能力的目的。 和GES API区分管理面、业务面一样，GES SDK也区分为管理面SDK和业务面SDK，差异如下所示： SDK
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
元数据 元数据的组成结构如下所示： 图2 元数据组成结构 GES的元数据用于定义点和边的属性信息，为XML格式的文件。 在元数据中包含了标签（Label）和属性（Property）。 标签（Label） 标签是属性的集合，描述了一个点或边拥有的所有属性的数据格式。 在不同的标签中，如
根据输入参数，执行Cesna算法。 Cesna算法是一种重叠社区发现算法，该算法将节点与社区之间的关系建模为一个二部图，假设图中节点的连边是根据社区关系生成的。此外，该算法还利用了节点属性对社区进行建模，即假设节点的属性也是根据社区关系生成的。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/
ade 老版本的图有Bug或者需要增加新功能时，需要把老版本的图升级到新版本。 绑定EIP 1.0.6 POST /v2/{project_id}/graphs/{graph_id}/bind-eip 用户需要在公网访问图时，需要绑定一个弹性公网IP。 解绑EIP 1.0.6 POST
登录图引擎服务管理控制台。 在左侧导航栏中选择“图管理”，对需要重启的图，单击图管理操作列中的“更多 > 重启”。 图1 重启图 在弹出的提示框中，核对要重启的图名称。 重启会强制终止当前正在运行的任务，对于导入类任务，可能会导入部分数据。 单击“确定”后，图运行状态切换为“停止中
Louvain算法 概述 Louvain算法是基于模块度的社区发现算法，该算法在效率和效果上都表现较好，并且能够发现层次性的社区结构，其优化目标是最大化整个社区网络的模块度。 适用场景 Louvain算法适用于社团发掘、层次化聚类等场景。 参数说明 表1 Louvain算法参数说明
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