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String 空或字符串。 空：每个节点各自分配一个特有的初始化标签；适用于事先没有任何节点标注信息的情况。 字符串：将节点的对应的属性字段取值作为初始化标签（类型为string，对于未知标签的点，初始化标签字段赋空）；适用于已标注部分节点标签，预测未知节点标签的情况。 说明： 当ini
temporal paths算法，返回距离最短的时序路径 foremost：运行foremost temporal paths算法，返回尽可能早的到达目标节点的时序路径 fastest：运行fastest temporal paths算法，返回耗费时间最短的时序路径 表4 dynamicRange
List<NetworkDetail> 节点网络详情。 表4 overview参数说明 参数 类型 说明 ges_instance_name String 节点名称。 instance_id String 节点ID。 work_ip String 具有该label的点的数量。 role String 节点角色。 cpu_usage
"error_code": "AS.0001" } 其中，error_code表示错误码，error_msg表示错误描述信息。 父主题： 如何调用API
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
如何快速使用GES服务 图引擎服务（Graph 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。
带过滤全最短路径（Filtered All Shortest Paths）是在最短路径算法（Shortest Path）基础上支持条件过滤，寻找图中两节点之间满足条件的全最短路径。 适用场景 适用于关系挖掘、路径规划、网络规划等场景。 参数说明 表1 Filtered All Shortest
游走过程提前结束参数：候选推荐节点访问次数的最小值。 说明： 对于一个节点，如果其在随机游走过程被访问到，且被访问到的次数达到“nv”，则该节点将记入候选推荐的节点。 Integer 1~10。 5 np 否 游走过程提前结束参数：候选推荐节点个数。 说明： 若某个source节点的候选推荐节点达到“n
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。
点操作 样例类名 代码样例文件路径 代码样例文件名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.vertex VertexsFilterQuerySample 点过滤查询 QueryVertexsDetailsSample 点详情查询 AddVertexSample
关于迭代次数（iterations）和收敛精度（convergence）参数如何调节，请参考迭代次数和收敛精度的关系。 表2 response_data参数说明 参数 类型 说明 source String - personalrank List 各节点的personalrank值，格式： [{vertexId:rankValue}
source 是 节点的ID。 String - - directed 否 是否考虑边的方向。 Boolean true或false。 true 表2 response_data参数说明 参数 类型 说明 distance List 源节点（source）到图中各节点的路径长度： [
关联路径算法（n-Paths） 概述 关联路径算法（n-Paths）用于寻找图中两节点之间在层关系内的n条路径。 适用场景 关联路径算法（n-Paths）适用于关系分析、路径设计、网络规划等场景。 参数说明 表1 关联路径算法（n-Paths）参数说明 参数 是否必选 说明 类型
点操作 代码样例文件路径 代码样例文件名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.vertex VertexsFilterQuerySample 点过滤查询 QueryVertexsDetailsSample 点详情查询 AddVertexSample
点操作 代码样例文件路径 样例方法名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.persistence testQueryVertexsDetails 点详情查询 testBatchVertexsQuery 批量点查询 testBatchAddVertexs
点操作 代码样例文件路径 样例方法名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.persistence testQueryVertexsDetails 点详情查询 testBatchVertexsQuery 批量点查询 testBatchAddVertexs
三角计数算法（Triangle Count） 概述 三角计数算法（Triangle Count）统计图中三角形个数。三角形越多，代表图中节点关联程度越高，组织关系越严密。 适用场景 三角计数算法（Triangle Count）适用于衡量图的结构特性场景。 参数说明 参数 是否必选
表示要做的查询类型，可选的值有： inV：入点 outV：出点 bothV：入点和出点 vertex：所有节点。第一层filter可用，若起始传入节点，则第一层输出为传入的节点；若起始传入节点为空，则第一层输出为所有节点 in：入边 out：出边 both：入边和出边 edge：所有边，仅第一层filter可用，使用方式与vertex类似
边上权重应大于0。 - OD_pairs 否 起点终点节点对 String 标准csv格式，起点和终点以英文逗号分隔，各起点和终点节点对之间以换行符“\n”分隔，例如：“Alice,Nana\nLily,Amy”。 - seeds 否 热点事件发生地的节点ID String 当未知OD_pair
连通分量（connected_component） 功能介绍 根据输入参数，执行连通分量（Connected Component）算法。 连通分量代表图中的一个子图，当中所有节点都相互连接。考虑路径方向的为强连通分量（strongly connected component），不考虑路径方向的为弱连通分量（weakly
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