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POST /v1.0/{project_id}/graphs ges:graph:create 项目级服务ECS ecs:cloudServerFlavors:get ecs:cloudServerNics:update 项目级服务EVS evs:types:get 项目级服务VPC
计费概述 通过阅读本文，您可以快速了解图引擎服务GES的计费模式、计费项、续费、欠费等主要计费信息。 计费模式 图引擎服务提供包年/包月、按需计费两种计费模式，以满足不同场景下的用户需求。 包年/包月是一种预付费模式，即先付费再使用，按照订单的购买周期进行结算，因此在购买之前，您必须确保账户余额充足。
5min 内存使用率 节点的内存使用率。 0%～100% 5min 平均磁盘使用率 节点磁盘使用率。 0%～100% 5min IP地址 节点的业务IP地址。 字符串 5min 磁盘I/O 节点的磁盘I/O，单位： KB/s。 ≥ 0KB/s 5min TCP协议栈重传率 单位时间内TCP报的重发率。
键一起使用，构成完整的条件判断语句。 GES通过IAM预置了一组条件键，例如，您可以先使用hw:SourceIp条件键检查请求者的 IP 地址，然后再允许执行操作。下表显示了适用于GES服务特定的条件键。 表1 GES请求条件 GES条件键 运算符 描述 g:CurrentTime
创图界面。 图1 创建动态图页面 参考自定义创建图章节的参数介绍，填写相关参数信息。 在此tab页下创建的图，默认开启动态图分析能力。 填写完参数后，单击“确认创建”后，进入“规格确认”页面，确认信息无误后，单击“提交”，开始创建图。 提交成功后系统将自动跳转到“完成”页面，单击
动态图数据格式 在大多数实际生活场景中，实体以及关系是动态变化的（如疫情传播网络、转账关系等），这些时序、变化背后蕴含的信息会对结果产生重要影响，因此需要采用动态图对其进行数据建模、存储和动态分析。本服务对动态图的相关能力进行了支持。 图1 动态图示例 本章节重点介绍动态图数据格
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。标签数据就像是
graph statistics. 图统计信息查询失败 网络波动问题建议重试下。 若继续失败，则根据errorMessage查看错误信息联系技术支持人员。 500 GES.8002 Graph statistics query error. 图统计信息查询错误 检查token是否过期，重新获取token。
获取项目ID 调用API获取项目ID 项目ID可以通过调用查询指定条件下的项目信息API获取。 获取项目ID的接口为“GET https://{Endpoint}/v3/projects”，其中{Endpoint}为IAM的终端节点，可以从地区和终端节点获取。 接口的认证鉴权请参见管理面API构造请求。
可以用来衡量信息从该节点传输到其他节点的时间长短。节点的“Closeness Centrality”越小，其所在图中的位置越中心。 标签传播（Label Propagation） 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
时序路径分析（Temporal Paths） 概述 时序路径分析算法（Temporal Paths）区别于静态图上的路径分析，结合了动态图上信息传播的有序性，路径上后一条边的经过时间要晚于或等于前一条边，呈现时间递增（或非减）性。 时序路径不满足传递性：即从节点i到节点j有一条时序
这是一种基本的图查询操作，意在发掘图重要的子结构。 适用场景 子图匹配（subgraph matching）算法适用于社交网络分析、生物信息学、交通运输、群体发现、异常检测等领域。 参数说明 表1 subgraph matching参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围
于策略的授权是一种更加灵活的授权方式，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。例如：针对GES服务，管理员能够控制IAM用户仅能对某一类云服务器资源进行指定的管理操作。 GES支持的API授权项请参见《权限策略和授权项》。 依赖关系：华为云各服务之间存在业务交互关系，因此给用户授
块，界面会展示您保存的快照信息。 图2 快照界面 缩略图：快照缩略图，当鼠标放在缩略图上时，会自动放大快照图。 快照名称和ID：名称可修改。快照ID不可修改，ID由系统自动生成，用于导入快照时对各个保存的文件进行区分，相同ID的文件导入时会覆盖。 图信息：显示当前快照所保存的图数据。
紧密中心度算法（Closeness Centrality）计算一个节点到所有其他可达节点的最短距离的倒数，进行累积后归一化的值。紧密中心度可以用来衡量信息从该节点传输到其他节点的时间长短。节点的“Closeness Centrality”越大，其在所在图中的位置越靠近中心。 适用场景 紧密中心度算法（Closeness
HyG图管理（持久化版） 添加自定义操作 Schema编辑 隐藏图敏感信息 可视化查询图 画布快照 Gremlin查询 Cypher查询 DSL查询 使用算法分析图 索引管理 在绘图区分析图 3D图展示 行业模板公有操作场景 条件过滤 属性编辑 统计信息展示 查看运行记录 查看查询结果
参数类型 描述 error_code String 系统提示信息。 执行成功时，字段可能为空。 执行失败时，用于显示错误码。 error_msg String 系统提示信息。 执行成功时，字段可能为空。 执行失败时，用于显示错误信息。 请求示例 获取备份下载链接。 GET https:
来生成从每个节点出发的随机步，带有BFS和DFS的混合，回退概率正比于1/P，前进概率正比于1/Q。每个节点出发生成多个随机步，反映出网络的结构信息。 适用场景 Node2vec算法适用于节点功能相似性比较、节点结构相似性比较、社团聚类等场景。 参数说明 表1 Node2vec算法参数说明
ema文件中的属性，如果列表为空，则不会导入边属性。 图5 数据导入 填写完成后，单击“确定”，导入后的数据会显示在HyG图信息详情里。 图6 HyG图信息展示 数据同步 单击“数据同步”，在弹出的窗口中，指定点边属性。 首次执行数据同步时，选择的点边参数生效，后续执行数据同步，该参数默认跟首次指定的保持一致。
边文件源列表：选择边数据所在的表，从左侧选中表后需要单击添加到右侧。 schema文件：首次创建迁移任务时，按步骤5操作生成schema文件，完成后选择schema文件（ECS/BMS+MRS模式下需要选择schema文件的存储路径）。 图3 元数据配置 生成schema文件。 单击“生成schema”按钮进行生成。
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