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Character csv格式文件字段包围符，默认值为双引号（"）。用来包围一个字段，如字段中含有分隔符或者换行等。 obsParameters 是 String OBS认证参数。请参见表3。 表3 targetProperties参数说明 参数 是否必选 类型 说明 label 是
in、node2vec。 URI DELETE /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/jobs/{job_id} 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。
h_id}/jobs/{job_id}/status ges:jobs:getDetail - √ √ 查询任务列表 GET /v1.0/{project_id}/graphs/jobs?offset={offset}&limit={limit} ges:jobs:list - √
"ges:backup:list", "ges:jobs:list", "ges:metadata:list", "ges:jobs:getDetail" ],
即为Token。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 graph_export_path 是 String 图的导出OBS路径。 edge_set_name 是 String 导出边的文件夹名称。 vertex_set_name 是 String 导出点的文件夹名称。
边操作API和图操作API 2022年7月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 Cypher异步任务结果支持转储至OBS Cypher异步任务结果支持转储至OBS。 商用 千亿规格限制说明 2 优化画布界面 输入在图引擎编辑器中的查询语言支持高亮显示。 商用 - 2021年9月
此案例中的单价仅为示例，且计算出的费用为估算值。单价的变动和实际场景中计算出来的费用可能会有偏差。请以华为云官网发布的数据为准。 当前费用不包括OBS存储空间费用，公网流量费用以及公网带宽费用，具体以相关服务的计费标准为准。
LL"模式下，当前只支持"TXT"这个格式，且算法结果会写到集群节点的本地目录，需要通过"export-result"接口将全量结果写到obs才能访问。 "TRUNCATED"表示算法结果截断输出，当前只支持"JSON"这种格式。 对于存在默认值的参数，如果传参数值为null，按默认值处理。
点数据集：点文件目录或点文件名，支持csv、txt格式文件导入。 边数据集：边文件目录或边文件名，支持csv、txt格式文件导入。 元数据：新增数据的元数据文件OBS路径。 日志存储路径：导入图日志存放目录，用于存储导入失败的数据和详细错误原因。 字段分隔符：csv格式文件字段分隔符，默认值为逗号（,）。
0/{project_id}/graphs/{graph_name}/jobs/{job_id} 取消Job。 导出job返回结果到文件 2.2.1 POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/jobs/{job_id}/action?action_id=export-result
h_name}/jobs/{job_id}/status?offset=offset&limit=limit 查询Job状态。 查询job列表 2.2.13 GET /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/jobs/status?li
续费 续费概述 手动续费 自动续费
点集共同邻居（Common Neighbors of Vertex Sets） 概述 点集共同邻居（Common Neighbors of Vertex 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
计费模式 计费模式概述 按需计费
使用前必读 概述 调用说明 终端节点 约束与限制 基本概念 API版本选择建议
简介 服务概述 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、推荐、精准营销、舆情及社会化聆听、信息传播、防欺诈等具有丰富关系数据的场景。 开发指南概述 图引擎服务软件开发工具包（GES
连通分量算法（Connected Component） 概述 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 connected compone
度数关联度算法（Degree Correlation） 概述 度数关联度算法（Degree Correlation）计算所有边上起点和终点度数之间的Pearson关联系数，常用来表示图中高度数节点是否和高度数节点相连。 适用场景 度数关联度算法（Degree Correlation）适用于衡量图的结构特性场景。
关联预测算法（Link Prediction） 概述 关联预测算法（Link Prediction）给定两个节点，根据Jaccard度量方法计算两个节点的相似程度，预测节点之间的紧密关系。 适用场景 关联预测算法（Link Prediction）适用于社交网上的好友推荐、关系预测等场景。
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