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查看运行记录 系统会以表格的方式记录用户的执行操作记录，方便用户在分析数据时了解执行进度和执行完成时间。 查看运行记录的具体步骤如下： 进入图引擎编辑器页面，详细操作请参见访问图引擎编辑器。 在执行Gremlin/Cypher/DSL查询或算法分析之后，在“运行记录”页签下会展示
为什么有些算法单击右边“运行”按钮没有反应？ 这种算法需要设置参数才能运行。 您需要单击该算法左侧图标，输入正确的参数后，单击执行算法。 图1 设置算法参数 父主题： 界面问题
Gremlin命令怎么执行和查看运行结果？ 执行 在图编辑器页面，您可以在此页面对当前图进行查询分析，在页面下方的Gremlin输入框中，输入一行Gremlin命令后，按“回车”键执行。 查看结果 执行Gremlin命令后在“运行记录”可以看到命令运行情况，在“查询结果”可以看到命
图实例运维监控 GES为用户提供了一个多维度运维监控的界面，为客户图实例的稳定运行提供保驾护航的能力。该功能对图实例所使用磁盘、网络、OS指标数据，集群运行关键性能指标数据进行收集、监控、分析，及时暴露数据库中关键故障及性能问题，指导客户进行优化解决。 图实例运维监控看板只支持：2
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，在左侧导航栏中选择“图管理”，单击图管理操作列中的“更多 > 扩副本”。 图1 扩副本 只有当图例处于运行状态时，才能进行扩副本操作。
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。
Shortest Paths of Vertex Sets） 概述 点集全最短路算法（Shortest Path of Vertex Sets）用于发现两个点集之间的所有最短路径。 适用场景 点集最短路算法可应用于互联网社交、金融风控、路网交通、物流配送等场景下的区块之间关系的分析。 参数说明
隐藏全部敏感信息： 在绘图区右上角，单击“展示/隐藏敏感信息”旁的小眼睛，会隐藏图中的敏感信息。 图1 隐藏前 图2 隐藏后 隐藏后，元数据编辑面板中每个Property的操作列“隐藏敏感信息”小眼睛都会和绘图区隐藏按钮保持一致。 图3 Label和属性隐藏 隐藏后，如果您想显示单个Label的敏感信息：
功能介绍 根据输入参数，执行link_prediction算法。 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。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{g
径。 具体操作：选择两个点。先按下Ctrl，再分别单击两个点，其中第一个点为source，第二个点为target，然后单击右键，选中“路径查询”。 只有当选中两个点时该选项才可用，否则置灰。 运行结束后将清空绘图区，返回点边数据并渲染绘图区，将根据选中的两个点描绘一条路径。 图3
功能介绍 根据输入参数，执行点集全最短路算法。 点集全最短路（all_shortest_paths_of_vertex_sets）用于发现两个点集之间的所有最短路径。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
点集最短路（Shortest Path of Vertex Sets） 概述 点集最短路算法（Shortest Path of Vertex Sets）用于发现两个点集之间的最短路径。 适用场景 点集最短路算法（Shortest Path of Vertex Sets）适用于互联网社交、金融风控、路网
_sets） 功能介绍 根据输入参数，执行点集最短路算法。 点集最短路（shortest_path_of_vertex_sets）用于发现两个点集之间的最短路径。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
根据输入参数，执行点集共同邻居算法。 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， URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
当批量添加部分失败时，data字段包含失败的label_name以及失败原因。 请求示例 批量添加元数据label，元数据label的名称分别为book和movie，以及两个label的待添加属性数组。 POST http://{SERVER_URL}/ges/v1.0/{project_id}/graphs/
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，如发现社交场合中的共同好友、消费领域共同感兴趣的商品、社区群体共同接触过的人，进一
处理读请求，从而提高读请求性能。 一万边和百亿边规格的图暂不支持扩副本。 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。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explo
概述 共同邻居算法（Common Neighbors）是一种常用的基本图分析算法，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。
自定义算法运行接口（当前支持Pregel编程模型） 在内置图分析算法不能满足用户需求的时候，HyG允许用户在Pregel编程模型中使用python语言实现自定义算法。其中，运行pregel自定义算法的接口是: BaseGraph.run_pregel(model:class, result_filter=None
新增业务面任务中心功能 业务面任务中心功能，可以查看图当前正在运行和历史上运行过的异步任务。 商用 业务面任务中心 2 新增重启图功能 当图例处于运行中（但是访问图有未知异常）、导入中、导出中、清除中状态时，想停止该图的运行状态，可执行重启图操作来重置。 商用 重启图 2021年5月
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