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xp”、“full_text_fuzzy”和 “full_text_combination”。 values 否 String 属性的值或点的度的值。当predicate为full_text_combination时，values类型不是string type 否 String
导出过滤后的边(2.2.7) 功能介绍 导出满足过滤条件的边集合。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/edges/action?action_id=export 请求参数 表1 Body参数说明 参数 是否必选
删除过滤后的边(2.2.7) 功能介绍 删除满足过滤条件的边集合。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/edges/action?action_id=delete 请求参数 表1 Body参数说明 参数 是否必选
标签（Label） 标签是属性的集合，描述了一个点或边拥有的所有属性的数据格式。 在不同的标签中，如果定义了相同的属性名称（Property name），则定义的cardinality和dataType需要跟已定义的一致。2.3.18版本以后不再有该限制，即支持不同Label下的同名属性类型不同。
权限：自定义策略中授权项定义的内容即为权限。 对应API接口：自定义策略实际调用的API接口。 授权项：自定义策略中支持的Action，在自定义策略中的Action中写入授权项，可以实现授权项对应的权限功能。 依赖的授权项：部分Action存在对其他Action的依赖，需要将依赖的Action同时写入授权项，才能实现对应的权限功能。
这个格式，且算法结果会写到集群节点的本地目录，需要通过"export-result"接口将全量结果写到obs才能访问。 "TRUNCATED"表示算法结果截断输出，当前只支持"JSON"这种格式。 对于存在默认值的参数，如果传参数值为null，按默认值处理。 响应示例 根据输入参
通过导入文件更新点边的指定属性(2.2.13) 功能介绍 通过导入文件更新点边的指定属性。 为防止系统重启时，不能正常恢复更新图数据，建议在使用图期间，不要删除存储在OBS中的数据。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/action
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。 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。 如果点被删除了，基于该点的边会自动删除。 父主题：
在图编辑器页面，您可以在此页面对当前图进行查询分析，在页面下方的Gremlin输入框中，输入一行Gremlin命令后，按“回车”键执行。 查看结果 执行Gremlin命令后在“运行记录”可以看到命令运行情况，在“查询结果”可以看到命令执行结果，如果是查点和边的命令在中间画布可以看到点和边的图形化展示。 父主题： 界面问题
graph_id String 备份关联的图ID。 graph_name String 备份关联的图Name。 graph_status String 备份关联的图状态。 graph_size_type_index String 备份关联的图规格。 data_store_version
依赖关系：华为云各服务之间存在业务交互关系，因此给用户授予GES的权限时，需要同时授予所依赖的其他云服务的权限，GES的权限才能生效。具体请参考表1和表2。 由于缓存的存在，对用户和用户组授予OBS相关的角色后，大概需要等待13分钟角色才能生效；授予策略后，大概需要等待5分钟策略才能生效。 表1 GES角色 角色名称
划线，不能包含其他的特殊字符。 数据源类型：按实际数据源选择，目前支持Mysql、神通数据库、Oracle、DWS、Hive。 图名称：选择需要导入数据的图。 网段CIDR：数据源所在子网的网段。 访问IP地址：数据源的数据库的IP。 访问端口：数据源的数据库的端口(Hive不涉及)。
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。
cardinality，GES的点的属性的value类型由元数据文件定义，所以设置propety的值的时候，不会增加新的属性，之后修改对应的定义的属性。 Transactions GES的Gremlin实现不支持显式地使用Transactions。 使用feature函数可以看到当前支持的Greml
} ] } 添加边时的平行边处理策略： 通过cypher添加边的时候，允许添加重复边，此处的重复边的定义为<源点，终点>相同的两条边。 添加无label的边的方法： 通过Cypher添加边时必须指定label，所以指定待添加边的label为默认值”__DEFAULT__”即可，例如create
} ] } 添加边时的平行边处理策略： 通过cypher添加边的时候，允许添加重复边，此处的重复边的定义为<源点，终点>相同的两条边。 添加无label的边的方法： 通过Cypher添加边时必须指定label，所以指定待添加边的label为默认值”__DEFAULT__”即可，例如create
DSL查询支持联想历史记录的功能，根据您输入的语法关键字会自动显示您刚输入过的语法供您参考和选择，帮助您提高查询效率。 输入栏中的关键词，不同的类型会呈现出不同的颜色，具体颜色区分如下： 保留字：灰色 注意：保留字是编程语言中的一类语法结构。在特定的编程语言里，这些保留字具有较为特殊的意义，并且在语言的格式说明里被预先定义。
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
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。
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
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