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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似度
project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 graph_id 是 String 图ID。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 backup_id 是 String 备份ID。获取方法请参考查看某个图的备份列表。 X-Auth-Token
String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 graph_id 是 String 图ID。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 用于获取操作API的权限。获取方法请参见获取Token接
开始和结束的时间以及属性值：在上述章节时间轴设置中已经设置完成，如果要修改参数，单击画布左下方进行设置，在时间轴设置框内填写，此处不可填写。 source：指定单个节点作为起始节点ID。 targets：终点节点ID集合（可设置多个终点节点ID）。 k：拓展深度，表示要拓展的
可以对元数据进行操作（如添加、隐藏、导入或导出等）。具体功能介绍请参考Schema编辑。 算法区 显示了GES服务支持的所有算法，且可在此区域设置各算法相关的属性。完整算法区功能介绍如表2所示。 说明： 算法区选择算法，执行后，画布区将展示包含关键结果的采样子图，对应的执行结果非完整
= graph.nid(100) # 基于Pregel模型实现自定义SSSP算法，并设置顶点值类型ntype为int， # 消息类型mtype默认和ntype保持一致，combiner类型设置为min @pregel_types(ntype=int, combiner=min)
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
）。 标签：对一个点label设置一个或多个标签值（设置的多个标签之间是或的关系）。 点ID：相当于一个过滤条件，对一个点label添加点ID后，单击“查询”按钮，可将设置相同点ID的点label查询出来。 过滤条件：对点label的属性值进行设置。当前不支持多值类型属性过滤（多值：一个属性有多个属性值）。
在新建数据迁移页面，接着填写信息，设置导入配置。 重复边处理：选择重复边处理策略(持久化版图仅支持覆盖或忽略重复边)。 开启重复边忽略Label：重复边定义是否包含label(持久化版图不涉及)。 开启离线导入：是否离线导入(离线导入期间图不可读不可写，持久化版图不涉及)。 图8 导入配置 设置存储路径配置。
如果您持有多个到期日不同的图实例时，可以将到期日统一设置到一个日期，便于日常管理和续费。 图5展示了用户将两个不同时间到期的资源，同时续费一个月，并设置“统一到期日”后的效果对比。 图5 统一到期日 更多关于统一到期日的规则请参见如何设置统一到期日。 父主题： 续费
/v2/{project_id}/graphs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 offset 否 Integer 本次请求的起始位置，默认为0。
当图较大时，运行精确betweenness较慢，可以设置seeds作为采样节点，进行近似运算，seeds节点越多越接近精确解。输入节点个数不大于100000。 - k 否 采样个数 Integer 当图较大时，运行精确betweenness较慢，可以设置k，算法将从图中随机选取k各点，进行采样
当图较大时，运行精确betweenness较慢，可以设置seeds作为采样节点，进行近似运算，seeds节点越多越接近精确解。输入节点个数不大于100000。 - k 否 采样个数 Integer 当图较大时，运行精确betweenness较慢，可以设置k，算法将从图中随机选取k各点，进行采样
定长字符串（需指定最大长度，用maxDataSize参数实现）。 说明： 您可以设置maxDataSize参数来限制该类型数据的最大长度，详见图_元数据示例。 只有single类型支持该数据类型。 如果是数据类型是字符串类型，建议设置为char array，比设置为string类型，导入速度快。 float float浮点类型（32位浮点）。
当图较大时，运行betweenness较慢，可以设置seeds作为采样节点，进行近似运算，seeds节点越多越接近准确解。输入节点个数不大于100000。 - k 否 采样个数 Integer 当图较大时，运行betweenness较慢，可以设置k，算法将从图中随机选取k各点，进行采样运
动态图 时间轴设置 群体演化 动态拓展 时序路径 父主题： 访问图和分析图
当图较大时，运行betweenness较慢，可以设置seeds作为采样节点，进行近似运算，seeds节点越多越接近准确解。输入节点个数不大于100000。 - k 否 采样个数 Integer 当图较大时，运行betweenness较慢，可以设置k，算法将从图中随机选取k各点，进行采样运
String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 graph_id 是 String 图ID。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 用于获取操作API的权限。获取方法请参见获取Token接
代变化的绝对值累加和上限，当小于这个值时认为计算收敛，算法停止。 收敛精度（convergence）设置较大值时，迭代会较快停止。 注意事项 收敛精度（convergence）设置较大值时，迭代会较快停止。 示例 需要在图引擎编辑器的算法区内，选定该算法进行操作。具体操作详见使用算法分析图。
需要在图引擎编辑器的算法区内，选定该算法进行操作。具体操作详见使用算法分析图。 设置动态时间范围参数： start=1646092800，end =1646170716，stime="startTime"，etime="endTime"。 设置temporal paths算法参数： source="Person00014"
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