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Match<Vertex>的gather Match<Vertex>上的Gather操作会将传入的Lambda函数中定义的所有操作作用在Match匹配的点的边上。 点匹配器Match仅接收包含两个输入参数的Lambda表达式。第一个参数指代边上的source点，第二个参数指代边上的target点。
配额说明 为防止资源滥用，平台限定了各服务资源的配额，对用户的资源数量和容量做了限制。 如果当前资源配额限制无法满足使用需要，您可以申请扩大配额。 GES服务应用的基础设施如下： 统一身份认证（IAM） 虚拟私有云（VPC） 对象存储服务（OBS） 关于如何查看配额，如何申请扩大配额，请参考《关于配额》。
互联网应用 在移动互联网时代，面对庞大的社交关系，媒体传播网络，GES可以帮助客户快速、有效的发现海量数据中隐含的信息。 该场景能帮助您实现以下功能。 推荐好友、商品或资讯 通过好友关系、用户画像、行为相似性、商品相似性、资讯传播的途径等，实现好友、商品或资讯的个性化推荐。 用户分群 通过
取值为lazy时，采用流式解析cypher的策略，cypher返回体不常驻内存。 取值为eager时为获取整个json后解析。 limit 流速控制，默认值100000，内核以批的形式返回给server侧的webapp，由webapp整理成流返回给前端。limit的含义为内核返回给webapp时的批的大小。对同
Cypher查询支持联想历史记录的功能，根据您输入的语法关键字会自动显示您刚输入过的语法供您参考和选择，帮助您提高查询效率。 图2 Cypher联想查询 输入栏中的关键词，不同的类型会呈现出不同的颜色，具体颜色区分如下： 保留字：灰色 注意：保留字是编程语言中的一类语法结构。在特定的编程语言里，这
执行Cypher查询 功能介绍 Cypher是一种被广泛使用的声明式图数据库查询语言，使用Cypher语句可以查询GES中的数据，并返回结果。当前的Cypher实现中使用了图的统计信息，目前Cypher查询编译过程中使用了基于label的点边索引，如需正常使用Cypher，请先参考Cypher预置条件构建索引。
PageRank算法。该算法继承了经典PageRank算法的思想，利用图链接结构来递归地计算各节点的重要性。与PageRank算法不同的是，为了保证随机行走中各节点的访问概率能够反映出用户的偏好，PersonalRank算法在随机行走中的每次跳转会以（1-alpha）的概率返回到source节点，因此可
e来开启Cypher的事务功能，以保证单条Cypher语句的原子性。对于多条Cypher语句的事务暂不支持。事务的隔离级别为串行化（serializability）。 由于底层存储引擎存在5s的事务时间窗口限制，因此Cypher的事务不可超过5s。对于复杂的查询，比如说多跳，运行
e来开启Cypher的事务功能，以保证单条Cypher语句的原子性。对于多条Cypher语句的事务暂不支持。事务的隔离级别为串行化（serializability）。 由于底层存储引擎存在5s的事务时间窗口限制，因此Cypher的事务不可超过5s。对于复杂的查询，比如说多跳，运行
您可以通过图引擎编辑器对图进行分析和查询。其内置丰富的算法，供不同领域客户在不同场景使用；兼容Gremlin查询语言和Cypher查询语言，支持开放的API接口。简单易用，让零基础用户快速上手。 具体操作步骤如下： 登录图引擎服务管理控制台，左侧导航栏选择“图管理”。 在“图管理”页面，选择需要访问的图，单击“操作”列的“访问”。
属性页签展示选中点或边的属性信息。 统计信息展示页签会显示出当前所框选的点边对应的标签和节点权重的数量。具体介绍请参考统计信息展示。 图2 算法区 表2 算法区介绍 界面元素 说明 输入算法名称，快速查找对应的算法。 展开算法的参数配置区域。 运行算法。 算法的属性设置区域。每个算法的属性不同，详细信息请参考算法介绍。
Engine Service，简称GES），是国内首个商用的、拥有自主知识产权的国产分布式原生图引擎，是针对以“关系”为基础的“图”结构数据，进行查询、分析的服务。广泛应用于社交应用、企业关系分析、风控、推荐、舆情、防欺诈等具有丰富关系数据的场景。 本文档能够帮助您快速了解和使用图引擎服务，基本使用流程如下：
SUBSET：右值是属性值的子集 匹配运算符： PREFIX：右值是左值的前缀 NOTPREFIX：右值不是左值的前缀 SUFFIX：右值是左值的后缀 NOTSUFFIX：右值不是左值的后缀 SUBSTRING：右值是左值的子字符串 NOTSUBSTRING：右值不是左值的子字符串 FUZZY：模糊匹配
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，进一步推测两点集合之间的潜在关系和联系程度。 商用 点集共同邻居算法 2020年4月 序号
功能进行增量导入。 具体操作请参考导入数据。 当前仅支持 1.1.8 以上版本的图的增量导入功能。 为防止系统重启时，不能正常恢复导入图数据，建议在使用图期间，不要删除存储在OBS中的数据。 数据列的分隔符默认为逗号，暂不支持自定义。 父主题： API使用类
点文件存储路径：用于存放从数据源的数据库导出的点数据。 边文件存储路径：用于存放从数据源的数据库导出的边数据。 日志存放路径：用于存放导入时产生的日志文件。 图9 存储路径配置 全部填写完成后，单击“创建”，在“数据迁移”页签查看迁移任务进度及结果。 图10 查看迁移结果 可以单击操作列的“详情”，查看每个点边数据集的任务状态。
证调用请求。 Token认证 Token在计算机系统中代表令牌（临时）的意思，拥有Token就代表拥有某种权限。Token认证就是在调用API的时候将Token加到请求消息头，从而通过身份认证，获得操作API的权限。 Token可通过调用获取用户Token接口获取，调用本服务AP
十亿 表示允许创建的图的边数不超过十亿。 十亿增强 表示允许创建的图的边数不超过二十亿。 一百亿 表示允许创建的图的边数不超过百亿。 一千亿 表示允许创建的图的边数不超过千亿。 图备份 为防止数据丢失，系统支持对图数据进行备份。当前页面展示了已备份的图数量，以及未备份的图数量。 表3
cardinality，GES的点的属性的value类型由元数据文件定义，所以设置propety的值的时候，不会增加新的属性，之后修改对应的定义的属性。 Transactions GES的Gremlin实现不支持显式地使用Transactions。 使用feature函数可以看到当前支持的Greml
ges001_vertex_util 点容量使用率 统计图实例的点容量使用率，其值为当前图点个数和图点容量的比值。 单位：% 0~100 值类型：Float GES实例 ges002_edge_util 边容量使用率 统计图实例的边容量使用率，其值为当前图边个数和图边容量的比值。 单位：% 0~100 值类型：Float
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