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您需要在本地准备好需要上传的元数据文件，将元数据文件导入到图引擎服务中以便后续进行图分析。 准备上传的元数据文件需要注意以下几点： 可导入的元数据文件数上限为50，达到上限将不能再继续导入元数据。 元数据文件的格式必须为xml格式。 导入元数据至OBS（可选） 您可以提前将准备好的元数据文件上
其对应的聚合器。 例如使用Match<Vertex>可以对指定的点集进行聚合计算。 聚合器 聚合器说明 使用聚合器来简化数值在计算过程中的表达。不同类型的聚合器定义了不同范围的批量聚合操作。 DSL不支持直接定义各种数值类型的变量来承载计算过程中产生的数据，而通过提供聚合器来保证各种使用场景下的简化操作。
包年/包月图实例续费相关的功能如表1所示。 表1 续费相关的功能 功能 说明 手动续费 包年/包月图实例从购买到被自动删除之前，您可以随时登录管理控制台为使用的图实例续费，以延长图实例的使用时间。 在一个包年/包月图实例生命周期的不同阶段，您可以根据需要选择一种方式进行续费，具体如图1所示。
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
行结果。 图模板创建的图不用设置图名称，默认命名为对应图模板的图名（例如：资产管理图为assets_management）。 创建后，在图列表中，可见创建的图名格式为：assets_management_XXXX。其中XXXX是系统自动生成的特殊标识且不可修改。 父主题： 创建图
util.Arrays; // 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全 // 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_S
欠费说明 用户在使用云服务时，账户的可用额度小于待结算的账单，即被判定为账户欠费。欠费后，可能会影响云服务资源的正常运行，请及时充值。 欠费原因 未购买资源包，在按需计费模式下账户的余额不足。 欠费影响 包年/包月 对于包年/包月的图实例资源，用户已经预先支付了资源费用，因此在账户出现
图状态展示了处于不同状态的图数量，当前系统支持的状态如下。 表1 状态说明 状态 说明 运行中 表示正在运行的图，处于该状态的图可访问。 准备中 表示正在创建或正在启动ECS。 启动中 表示正在启动图。 停止中 表示正在停止的图。 升级中 表示正在升级的图。 导入中 表示正在导入的图。 导出中
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，进一步推测两点集合之间的潜在关系和联系程度。 适用场景 点集共同邻居算法适用于进行关系发掘、产品/好友推荐等图分析技术。
从一个点出发搜索到目标节点的时序路径（时序路径满足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的经过时间），在画布上呈现点、边随时间递增（或非减）的变化趋势。 该功能可以通过strategy参数调整搜索的是距离最短的时序路径，还是尽早到达目标节点的时序路径。具体操作步骤如下：
k跳算法（k-hop） 概述 k跳算法（k-hop）从起点出发，通过宽度优先搜索（BFS），找出k层与之关联的所有节点。找到的子图称为起点的“ego-net”。k跳算法会返回ego-net中节点的个数。 适用场景 k跳算法（k-hop）适用于关系发现、影响力预测、好友推荐等场景。 参数说明 表1
Centrality） 概述 中介中心度算法（Betweenness Centrality）以经过某个节点的最短路径数目来刻画节点重要性的指标。 适用场景 可用作社交、风控等网络中“中间人”发掘，交通、传输等网络中关键节点识别；适用于社交、金融风控、交通路网、城市规划等领域 参数说明 表1 Betweenness
一般情况下，建议就近选择靠近您或者您的目标用户的区域，这样可以减少网络时延，提高访问速度。不过，在基础设施、BGP网络品质、资源的操作与配置等方面，中国大陆各个区域间区别不大，如果您或者您的目标用户在中国大陆，可以不用考虑不同区域造成的网络时延问题。 在除中国大陆以外的亚太地区有业务的用户，可以选择“
Total(569616888) 图中各个参数的含义如下： Filesystem：代表文件系统对应的设备文件的路径名（一般是硬盘上的分区）。 IK-blocks：分区包含的数据块（1024字节）的数目。 Used：磁盘已使用数据块数目。 Available：磁盘可用的数据块数目。 Use%：
其中，model是class类型，是hyg.analytics.model.PregelModel的子类，用户在调用run_pregel接口前需要先自定义的PregelModel子类实现算法计算逻辑，如图1中所示：首先，用户需要在@pregel_type装饰器中指定点值类型（ntype）和消息
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 component）。连通分量算法（Connected
import HttpConfig # 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全 # 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_S
您想要获得全量的算法结果可以采用API方式调用，具体请参考算法API。 以模板中的电影数据为例，运行后得到的PageRank值如下图所示。 图3 查询分析结果 将参数进行调整后，再次运行算法得到的PagRank值不同，但TOP排序不会有明显差异。 挑出了最有影响力的两部电影，分别是ID
可查看所创建图的状态及运行结果。 图模板创建的图不用设置图名称，默认命名为对应图模板的图名（例如：资产管理图为assets_management）。 创建后，在图列表中，可见创建的图名格式为：assets_management_XXXX。其中XXXX是系统自动生成的特殊标识且不可修改。
true或false。 false：不带额外约束，即找到的共同邻居为起点集和终点集对应邻域的交集。 true，带额外约束，这里指找到的共同邻居不仅是起点集和终点集邻域的交集，同时共同邻居集合中的每个点都至少有2个以上邻居节点在起点集和终点集中。 true 表2 response_data参数说明
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