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持久化版 持久化版业务面API包括点操作、边操作、元数据操作、索引操作、HyG数据集管理、HyG算法、算法、图统计、图操作、Job管理、Cypher操作API。 表1 点操作API 名称 起始版本 URL 功能描述 查询点详情 1.0.0 GET/ges/v1.0/{projec
操作步骤 在图管理页面，选择需要导入数据的图，在“操作”列选择“导入”。 在弹出的导入提示框中，填写以下数据： 首先单击元数据、边数据集和点数据集后的“下载模板”按钮，将下载的三个模板放入已有的OBS桶路径下。 下载的模板中已包含一份电影数据，可直接使用。 元数据：需要创建后才能导入。
edgeset_format 否 String 边数据集格式，当前支持csv和txt，默认为csv。 vertexset_path 否 String 点文件目录或点文件名。 vertexset_format 否 String 点数据集格式，当前支持csv和txt，默认为csv。 schema_path
元数据：可选择已有元数据或创建新的元数据，具体操作可参考创建元数据。 边数据集：选择对应的边数据集。 点数据集：选择对应的点数据集。若不选择，则以边数据集中的点作为点数据集来源。 日志存储路径：用于存储导入图过程中不符合元数据定义的点、边数据集和详细日志。存储在OBS中可能会产生费用，请及时删除。
graphExportPath 是 String 图的导出OBS路径。 edgeSetName 是 String 导出边数据集名称。 vertexSetName 是 String 导出点数据集名称。 schemaName 是 String 导出元数据文件名。 paginate(2.3.11) 否
graphExportPath 是 String 图的导出OBS路径。 edgeSetName 是 String 导出边数据集名称。 vertexSetName 是 String 导出点数据集名称。 schemaName 是 String 导出元数据文件名。 paginate 否 Object
功能介绍 根据输入参数，执行label_propagation算法。 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
请求示例 通过读取文件删除点边，点文件目录为datasets/movie/movie.csv，点数据集格式为csv，边文件目录为datasets/movie/ranking_edge.csv，边数据集格式为csv。 POST http://Endpoint/ges/v1.0/{proje
边文件目录或边文件名。 edgesetFormat 否 String 边数据集格式。当前仅支持csv。 默认为csv。 vertexsetPath 否 String 点文件目录或点文件名。 vertexsetFormat 否 String 点数据集格式。当前仅支持csv。 默认为csv。 schemaPath
、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2.3.17及以上版本的图。 一万边规格为开发学习类型，暂不支持运维监控看板。 持久化版图数据库，暂不支持图实例监控。 图实例运维监控页面 登录图引擎服务管理控制台。在左侧导航栏，选择“图管理”。
标签传播算法（Label 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
边文件目录或边文件名。 edgesetFormat 否 String 边数据集格式。当前仅支持csv。 默认为csv。 vertexsetPath 否 String 点文件目录或点文件名。 vertexsetFormat 否 String 点数据集格式。当前仅支持csv。 默认为csv。 schemaPath
Storage Service，简称OBS）作为图数据的存储路径，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。 创建图时，从OBS桶中获取点数据集和边数据集。同时，可选择OBS桶作为日志存储路径。 在图管理页面，增量导入数据时，从OBS桶中获取数据；导出数据时，选择OBS桶作为数据存储路径。
"隔开，最多不超过100个，每个整形值的范围为[1,10000]。 learning_rate 否 Double 模型学习率，取值大于0，默认为0.01。 holdout_rate 否 Double 交叉验证所需的验证集占数据集比例，取值范围为(0,1)，默认值为0.1。 node_attributes 是 String
方式1：单击“图名称”前的 ，页面下方将会显示该图的信息，包括“图ID”，“虚拟私有云”，“子网”，“安全组”，“图规格（边数）”，“点数据集”，“边数据集”，“元数据”，“图版本”，“是否支持跨AZ高可用”，“是否支持全文索引”，“创建人”，“企业项目”，“CPU架构”，“是否加密”
导入文件更新点边的指定属性，点文件目录为datasets/movie/movie.csv，点数据集格式为csv，边文件目录为datasets/movie/ranking_edge.csv，边数据集格式为csv。 POST http://Endpoint/ges/v1.0/{proje
objects 边数据集OBS路径。 edgesetFormat String 边数据集文件格式。 edgesetDefaultLabel String 边数据集文件默认Label。 vertexsetPath Array of vertexsetPath_1 objects 点数据集OBS路径。
该标签的点和属性过滤显示出来。 label的导入和导出 将当前图的元数据、点边数据集导入到OBS桶内或者从OBS桶内导出。 导入：单击元数据列表中“导入”。在弹出的窗口中，选择要导入的元数据，点边数据集，日志储存路径，边处理以及导入类型后，单击“确定”可将数据从OBS桶内导入到当前图中。
objects 边数据集OBS路径。 edgesetFormat String 边数据集文件格式。 edgesetDefaultLabel String 边数据集文件默认Label。 vertexsetPath Array of vertexsetPath_1 objects 点数据集OBS路径。
开启该选项，图实例分布在不同可用区（AZ）增强可靠性。 用途 创建图的用途。 “企业生产”：支持高可靠，高并发，适合企业生产及大规模应用时使用。 “开发学习”：完整功能体验，适合开发者学习使用。 产品类型 可选的产品类型。 内存版：容量有限，最大可支持到百亿边。基于内存存储和计算，预置丰富的算法，支持Gremlin和Cypher查询语言。
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