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持久化的图暂不支持该功能。 只有2.3.16及以上版本的内存版的图支持该功能，低版本的图需要您先进行升级图操作，升级到最新版本再进行导出。 您需要先在“图管理”页面对图进行成功备份，让图出现在“备份管理”页面，具体操作请参考备份图。 在“备份管理”页面中，关联图的状态是运行中，
子图匹配（Subgraph Matching） 子图匹配（subgraph matching）算法的目的是在一个给定的大图里面找到与一个给定小图同构的子图，这是一种基本的图查询操作，意在发掘图重要的子结构。 带过滤全对最短路径（Filtered All Pairs Shortest Paths） 带过滤全对最短路径（Filtered
行业模板公有操作场景 通过“行业图模板”方式创建的图，除了“通过Gremlin命令”、“Cypher命令”、“选取算法、配置参数的分析”外还增加了行业模板公有操作场景来分析图。 资产管理图模板 操作场景1：列出管理员及其管理的应用。 实现的命令是：g.V().hasLabel('admin')
Gremlin查询 Gremlin是Apache Tinkerpop框架中使用的图遍历语言，使用Gremlin可以很方便的对图数据进行查询，进行图的修改、局部遍历和属性过滤等。 具体操作步骤如下： 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。 在图数据查询区，单击下拉按钮，切
准备工作 使用图引擎服务之前，您需要注册华为云账号并进行实名认证。 注册华为云后，如果需要对GES资源进行精细管理，请使用IAM服务创建IAM用户及用户组，并授权，以使得IAM用户获得具体的操作权限。具体内容请参考GES资源。 注册华为云账号 如果您已完成华为云账号注册，可跳过该步骤。
ges001_vertex_util 点容量使用率 统计图实例的点容量使用率，其值为当前图点个数和图点容量的比值。 单位：% 0~100 值类型：Float GES实例 ges002_edge_util 边容量使用率 统计图实例的边容量使用率，其值为当前图边个数和图边容量的比值。 单位：% 0~100 值类型：Float
根据输入参数，执行Cesna算法。 Cesna算法是一种重叠社区发现算法，该算法将节点与社区之间的关系建模为一个二部图，假设图中节点的连边是根据社区关系生成的。此外，该算法还利用了节点属性对社区进行建模，即假设节点的属性也是根据社区关系生成的。 URI POST /ges/v1.0/{
Detection） 概述 单点环路检测（Single-Vertex-Circles-Detection）是一个经典的图问题，意在寻找图中的环路。环路上的点较好地体现了该点的重要性。 适用场景 单点环路检测适用于交通运输、金融风控等场景。 参数说明 表1 Single-Verte
0/{project_id}/graphs/{graph_name}/transaction 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。 graph_name 是 String 图名称。 请求参数 无 响应参数 表2
创建HyG图 功能介绍 创建一个HyG图。 GES持久化版的图计算依赖于HyG引擎，在执行算法之前需要创建HyG图，并将图数据库的数据同步到HyG引擎。 HyG组件当前通过白名单开放，请通过提交工单的方式申请。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}
按需计费是一种后付费模式，即先使用再付费，按照图实例实际使用时长计费。 关于两种计费模式的详细介绍请参见计费模式概述。 计费项 图引擎服务的计费项由图规格（边数）、数据存储空间、和公网带宽费用组成，了解每种计费项的计费因子、计费公式等信息，请参考计费项。 如需了解实际场景下的计费样
连接管理 图实例创建完成后，您可以通过连接管理功能下载相应的SDK和驱动，以及查看图实例的连接信息。 在图引擎管理控制台，左侧导航栏选择“连接管理”，进入连接管理页面。 图1 连接管理 下载SDK和驱动 图2 SDK和驱动 您可以选择集群支持的CPU架构，单击“下载”按钮进行SDK的下载。
基本概念 点 图数据模型中的点代表实体。如交通网络中的车辆、通信网络中的站点、电商交易网络中的用户和商品、互联网中的网页等。 边 图数据模型中的边代表关系。如社交网络中的好友关系、电商交易网络中用户评分和购买行为、论文中作者之间的合作关系、文章之间的索引关系等。 Gremlin Gremlin是Apache
根据输入参数，执行K核算法。 K核算法是图算法中的一个经典算法，用以计算每个节点的核数。其计算结果是判断节点重要性最常用的参考值之一，较好的体现了节点的传播能力。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm 表1
project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 graph_name 是 String 图名称。 label_name 是 String Label名称。 请求参数 表2 Body参数说明 参数 是否必选 类型 说明 properties 是 Object
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，节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数据就像是一个源头，可以对无标签数据进行标注，节点的相似度越大，标签越容易传播。
云监控服务可以对GES的运行状态进行日常监控。您可以通过云监控管理控制台，直观地查看各项监控指标。 监控数据的获取与传输会花费一定时间，因此，云监控数据显示的是当前时间5～10分钟前的状态。如果您的图刚刚创建完成，请等待5～10分钟后查看监控数据。 前提条件 创建的图运行状态正常运行。
String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 graph_name 是 String 图名称。 indexName 是 String 索引名称。 响应参数 表2 要素说明 参数 类型 说明 errorMessage String 系统提示信息。 执行成功时，字段可能为空。 执行失败时，用于显示错误信息。
Coefficient） 概述 聚类系数表示一个图中节点聚集程度的系数。在现实的网络中，尤其是在特定的网络中，由于相对高密度连接点的关系，节点总是趋向于建立一组严密的组织关系。聚类系数算法（Cluster Coefficient）用于计算图中节点的聚集程度。 适用场景 聚类系数算法（Cluster
0/{project_id}/graphs/{graph_name}/vertices 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。 graph_name 是 String 图名称。 请求参数 表2 Body参数说明
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