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没有操作权限。 404 Not Found 找不到资源。 500 Internal Server Error 服务内部错误。 503 Service Unavailable 服务不可用。 错误码 请参见错误码。 父主题： 点操作API
预付费 后付费 计费周期 按订单的购买周期计费。 秒级计费，按小时结算。 适用计费项 图规格（边数）、数据存储空间、和公网带宽费用 图规格（边数）、数据存储空间、和公网带宽费用 变更规格 支持变更图实例规格。 支持变更图实例规格。 适用场景 适用于可预估资源使用周期的场景，价格比
终端节点 终端节点即调用API的请求地址，不同服务不同区域的终端节点不同，您可以从地区和终端节点中查询所有服务的终端节点。 图引擎服务的终端节点如下表所示，请您根据业务需要选择对应区域的终端节点。 表1 图引擎服务的终端节点 区域名称 区域 终端节点（Endpoint） 华北-北京一
没有操作权限。 404 Not Found 找不到资源。 500 Internal Server Error 服务内部错误。 503 Service Unavailable 服务不可用。 错误码 请参见错误码。 父主题： 边操作API
查看监控指标 功能介绍 查看监控指标，支持节点指标和图实例性能监控指标。 URI GET /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/om/metrics?real_time=&with_performance_metrics= 表1 路径参数
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cts”，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。 响应示例如下，其中projects下的“id”即为项目ID。响应示例如下，例如图引擎服务部署的区域为"cn-north-4"，相应消息体中查找“name”
析算法，可以得到两个节点所共有的邻居节点，直观地发现社交场合中的共同好友、以及在消费领域共同感兴趣的商品，进一步推测两个节点之间的潜在关系和相近程度。 适用场景 共同邻居算法（Common Neighbors）适用于电商、社交等多领域的推荐场景。 参数说明 表1 共同邻居参数说明
n元素）来控制策略何时生效。请求条件包括条件键和运算符，条件键表示策略语句的 Condition 元素，分为全局级条件键和服务级条件键。全局级条件键（前缀为g:）适用于所有操作，服务级条件键（前缀为服务缩写，如ges）仅适用于对应服务的操作。运算符与条件键一起使用，构成完整的条件判断语句。
定误删的数据有哪些，可以清空数据后重新导入。 清空数据操作将删除图所有的点、边数据，请谨慎操作。 清空数据的具体操作步骤如下： 登录图引擎服务管理控制台，在左侧导航栏，选择“图管理”。 在图管理列表中，选择需删除的图，在“操作”列选择“更多”>“清空数据”。 图1 清空数据 在弹
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扩副本 在图规格不改变的情况下，提高只读请求的并发数。 暂不支持一万边图的扩副本。 进行扩副本操作后，不支持扩容图操作。如果要对图进行扩容和扩副本两个操作，需要您先进行扩容图操作，再进行扩副本操作。 扩副本的具体操作步骤如下： 登录管理控制台。 对需要扩副本的图，在左侧导航栏中选
请求参数 表1 Body参数说明 参数 是否必选 类型 说明 labels labels和edgeFilters两者必选其一 String 关系类型过滤条件。 edgeFilters labels和edgeFilters两者必选其一 String 过滤条件，按属性过滤，JsonArray格式字符串。
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
使用HyG算法分析图 GES服务为您提供了丰富的基础图算法、图分析算法和图指标算法，您可以使用图算法做关系分析等。 前提条件 前端创建持久化版图时，选择开启HyG计算引擎。 图1 HyG计算引擎 操作步骤 创建HyG图。 发送“POST /ges/v1.0/{project_id
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字, 空格，%,@,#,$,:,?,*,.,+,-和_符号。 type 否 String Label类别，表示此label用于点或边，取值为“vertex”或“edge”或“all”。默认值为“all”，表示label作用于点和边。 properties 是 Object 待添加
取k各点，进行采样运算，k值越大约接近准确解。k不大于100000。 - 当进行采样近似edge-betweenness运算时，seeds和k参数二选一输入即可，当两者同时输入时，默认以seeds节点作为采样节点运算，忽略k。 注意事项 无。 示例 输入参数weight=length
图中随机选取k各点，进行采样运算，k值越大约接近准确解。k不大于100000。 - 当进行采样近似betweenness运算时，seeds和k参数二选一输入即可，当两者同时输入时，默认以seeds节点作为采样节点运算，忽略k。 注意事项 无。 示例 输入参数weight="length"
荐与输入节点相近程度高、关系或喜好相近的节点。 适用场景 实时推荐算法（Real-time Recommendation）可以基于历史购买和浏览数据进行相近商品推荐，也可以为用户进行相近喜好的潜在好友推荐。 适用于电商、社交等多领域的推荐场景。 参数说明 表1 实时推荐算法（Real-time
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