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是否必选 类型 说明 edges 是 String 需匹配的子图的边集，标准CSV格式，边的起点与终点之间以英文逗号分隔，各边之间以换行符“\n”分隔，例如：“1,2\n2,3”。 vertices 是 String 需匹配的子图上各点的label， 标准CSV格式，点与其label之间
集群信息：包括图规格、CPU架构。 集群容量：包括点和边的使用量、容量和使用率。 集群节点：包括CN节点可用数量/总数量、DN节点可用数量/总数量。 集群请求数统计（内存版）：包括等待中的读请求个数、运行中的读请求个数、等待中的写请求个数、运行中的写请求个数。 图2 图集群状态 实例资源 在
"Amy"]，个数不大于100000。 directed 否 Boolean 是否考虑边的方向。取值为true或false。默认取值为false。 说明： 当数据集不包含inedge时，若directed=true，选择一个不依赖于Inedge的算法实现版本计算输出，性能会下降；若directed=false，会报错。
parameters 参数 是否必选 类型 说明 statistics 否 Boolean 是否仅输出总的统计量结果，取值为true或false，默认取值为true。 true：仅输出总的平均聚类系数。 false：额外输出各点对应聚类系数。 directed 否 Boolean 是否
根据输入参数，执行紧密中心度算法。 紧密中心度算法（Closeness Centrality）计算一批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。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
String 备份关联的图ID。 graph_name String 备份关联的图Name。 graphStatus String 备份关联的图状态。 graphSizeTypeIndex String 备份关联的图规格。 dataStoreVersion String 备份关联的图版本。 arch
是否带其他约束，取值为true或false，默认取值为true。 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。 响应参数 参数 类型
"Amy"]，个数不大于100000。 directed 否 Boolean 是否考虑边的方向。取值为true或false。默认取值为false。 说明： 当数据集不包含inedge时，若directed=true，选择一个不依赖于Inedge的算法实现版本计算输出，性能会下降；若directed=false，会报错。
source 是 String 输入路径的起点ID。 target 是 String 输入路径的终点ID，不等于source。 directed 否 Boolean 是否考虑边的方向。取值为true或false。 说明： false当前版本在有权图上不支持。 当数据集不包含inedge
查询job列表(2.2.13) 功能介绍 异步任务jobId返回后，若jobId业务层丢失无法通过接口重新获取，现在提供一个新的接口用于查询engine中保存的所有异步任务，返回每个任务的jobId、job状态、原始请求。 URI GET /ges/v1.0/{project_id}/graphs
00000。 directed 否 Boolean 是否考虑边的方向。取值为true或false，默认值为false。 说明： 当数据集不包含inedge时，若directed=true，选择一个不依赖于Inedge的算法实现版本计算输出，性能会下降；当directed=false时，会报错。
和历史上运行过的异步任务的详情。 具体操作步骤如下： 在左侧导航栏中选择“图管理”，单击图管理操作列中的“更多 > 任务中心”，进入“任务中心”页面。 图1 任务中心 2.2.23及以上版本的图可以使用该功能。 当图的运行状态显示为运行中、导入中、导出中和清空中的状态时可以单击进入任务中心页面，否则是置灰状态。
在“图管理”页面，您可以查看图的名称，运行状态，内网访问地址，公网访问地址，计费模式，创建时间。 “内网访问地址”可单击查看，该地址是访问图实例的浮动IP，通过单击该IP地址您可以查看访问图实例的物理IP列表。为了防止浮动IP切换造成业务闪断，推荐您通过轮询的方式使用物理IP访问图实例。 方式1：单击“图名称”前的
k核算法（kcore） 功能介绍 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
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/{graph_name}/algorithm
判断左值（标签、id、属性值）是否在右值（必须是array类型）中，和内存版的左值和右值是否有交集的语义有区别。 不支持CONTAIN、NOTCONTAIN、SUBSET等集合运算。 匹配：右值是左值的PREFIX（前缀）、NOTPREFIX（非前缀）、 SUFFIX（后缀）、N
单个续费：在资源页面找到需要续费的资源，单击操作列的“续费”。 图2 单个续费 批量续费：在资源页面勾选需要续费的资源，单击列表左上角的“批量续费”。 图3 批量续费 选择图实例的续费时长，判断是否勾选“统一到期日”，将图实例到期时间统一到各个月的某一天（详细介绍请参见统一包年/包月资源的到期日）。确认配置费用后单击“去支付”。
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。
根据输入参数，执行BigClam算法。 BigClam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，其可以检测出图中的重叠社区。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
用户登录时是否使用了多因素认证。 g:UserId String 当前登录的用户id。 g:UserName String 当前登录的用户名。 g:ProjectName String 当前登录的Project。 g:DomainName String 当前登录的Domain。 父主题：
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