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的schema结构，并存储在OBS上。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/schema/structure/build 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。
obsParameters 是 String OBS认证参数。请参见表6。 vertexFileContainLabel 否 Boolean 点文件是否包含label信息。可选选项，默认值是true。 表3 vertexProperties参数说明 参数 是否必选 类型 说明 label 是 String
持久化版图数据库作为一款新型图数据库产品，除了具备图管理、图数据增删改和查询分析等能力，适配Cypher查询语言外，还为用户提供了图数据的持久化功能，将用户写入的数据落盘，通过多副本和硬件冗余等方式，实现高可用和快速故障恢复，目前持久化版已完成千亿和万亿的大规模图存储和查询验证。 现将图规格为持久化版的图支持的API单独成章节，方便您查阅和使用。
project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 graph_name 是 String 图名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 类型 说明 algorithmName 是 String 算法名字。 parameters 是 parameters
graph）模型导入图数据，一个属性图是由点、边、标签（Label）和属性（Property）组成的有向图。 点又称作节点（Node），边又称作关系（Relationship），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。
通过ECS访问，且创建ECS的VPC和创建图选定的VPC是同一个。如果安全组选择的是同一个，则可以直接访问；如果安全组不是同一个，要在创建图的安全组开通该ECS的访问限制，即入方向放开80和443端口，出方向放开所有端口（分别对应支持HTTP和HTTPS访问）。这种场景，API的SERVER_URL为GES
图引擎服务的计费简单、易于预测，对您选择的图规格（边数）、数据存储空间和公网流量收费。 表1 GES计费项说明 计费项 计费说明 图规格（边数） 根据您选择的边数大小计费。 针对边数提供预付费实例和按需（小时）两种计费模式。 数据存储空间 GES的数据通过对象存储服务（OBS）上传或导出，存储计费按照OBS的计费规则，详情可参考对象存储服务价格详情。
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》。
在“创建”页面输入以下参数。 “名称”：输入元数据的名称，文件格式默认为xml。 “存储路径”：选择OBS存储路径存储元数据。初次创建元数据，则需开通OBS（建议直接获取用户授权，自动创建OBS分桶存储）。 “加密元数据”：是否对元数据进行加密，默认关闭状态。“密钥源”默认为“KMS”。“密钥名称”用于选择对应的密钥。
图规格（边数） 根据您选择的边数大小计费。 针对边数提供预付费实例和按需（小时）两种计费模式。 数据存储空间（可选） GES的数据通过对象存储服务（OBS）上传或导出，存储计费按照OBS的计费规则，详情可参考对象存储服务价格详情。 公网流量（可选） GES支持绑定公网IP，所需费用
filtered_n_paths参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 起始点 String 图内部点 无 target 是 目标点 String 图内部点 无 k 是 跳数 Int [2,6] 2 n 是 路径数 Int [1,1000] 1 父主题： 算法参考
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
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：
路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 graph_name 是 String 图名称。 vertex_id 是 String 点ID。 actionId 是 String 操作符。 update更新该属性的值
project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 graph_name 是 String 图名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 类型 说明 algorithmName 是 String 算法名字。 parameters 是 parameters
path_length 是 int 路径长度。 paths_number 是 int 路径数量。 paths 是 JsonArray 路径集合，["111","119","58","96","82","57","56"]。 source 是 String 起始点。 target 是 String
Propagation） 概述 标签传播算法（Label Propagation）是一种基于图的半监督学习方法，其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系建图，节点包括已标注和未标注数据，其边表示两个节点的相似度，节点的标签按相似度传递给其他节点。标签
根据节点ID查询节点信息，返回节点详情，包括标签和属性等。 URI GET /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/vertices/detail?vertexIds={vertex_ids} 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是 String
graph_name 是 String 图名称。 请求参数 表2 Body参数说明 参数 是否必选 类型 说明 edges 是 Object 待查询的边数组。 表3 edges参数说明 参数 是否必选 类型 说明 source 是 String 边的source节点。 target 是 String
根据节点ID查询节点信息，返回节点详情，包括标签和属性等。 URI GET /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/vertices/detail?vertexIds={vertex_ids} 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是 String
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