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Schema编辑 在图引擎编辑器的元数据分析区，您可以进行如下操作： 添加label 统计点边数量 修改label 隐藏label label的导入和导出 删除label 添加label 在图引擎编辑器左侧的元数据列表中，单击，可增加一个新的标签。 Label 名称表示新增标签的名字。
性能监控 在运维监控页面左侧导航栏单击“监控>性能监控”，进入性能监控页面。在性能监控页面展示以下这些性能指标的趋势，其中包括: CPU使用率（%） 内存使用率（%） 磁盘使用率（%） 磁盘I/O（KB/s） 网络I/O（KB/s） tomcat连接数使用率（%） swap盘使用率（内存版）
计费模式概述 图引擎服务提供包年/包月（实例按月/按年预付费）、按需计费两种计费模式，以满足不同场景下的用户需求。 包年/包月：一种预付费模式，即先付费再使用，按照订单的购买周期进行结算。购买周期越长，享受的折扣越大。一般适用于设备需求量长期稳定的成熟业务。 按需计费：一种后付费
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Gremlin特性，显示false表示GES服务不支持此特性，显示为true表示GES服务支持此特性，特性详情可参考Gremlin官网。 gremlin> graph.features() ==>FEATURES
条件过滤 为了方便用户对图数据的分析，可以通过设置条件过滤，对图数据进行进一步的过滤分析。 具体操作如下： 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。 单击绘图区右侧的，或者在绘图区，选中一个点，单击右键，选择“查看属性”，显示“条件过滤及属性”页面。 在“条件过滤及属性”区，设置条件，然后单击“过滤”。
ct"。 资源操作依赖OBS，需要拥有OBS OperateAccess策略。（OBS是全局服务，对应的OBS策略需要在全局服务下查找）。 GES ReadOnlyAccess 图引擎服务资源只读权限，拥有该权限的用户只能做一些资源查看类的操作如查看图列表、查看元数据和查看备份等。
子图匹配（Subgraph Matching） 概述 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。 适用场景 子图匹配（subgraph matching）算法适用于
属性编辑 属性页签可展示选中点或边的属性信息，也可对单个点或边的属性进行编辑。 属性编辑的操作如下： 在绘图区选中一个点或边，单击右键，选择“查看属性”，会在右侧显示“属性”页签，展示选中点边的属性信息。 若选中的点有多个标签（label），可单击label后的下拉框来查看其它label的属性信息。
k核算法（k-core） 概述 k核算法（k-core）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。 适用场景 k核算法（k-core）适用于社区发现、金融风控等场景。 参数说明 表1 k核算法（k-core）参数说明
单源最短路算法（SSSP） 概述 单源最短路算法（SSSP）计算了图论中的一个经典问题，给出从给定的一个节点（称为源节点）出发到其余各节点的最短路径长度。 适用场景 单源最短路算法（SSSP）适用于网络路由、路径设计等场景。 参数说明 表1 单源最短路算法（SSSP）参数说明 参数
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
管理面API（V1） 系统管理API 图管理API 备份管理API 元数据管理API 任务中心API 父主题： 历史API
获取账号名和账号ID 在调用接口的时候，部分请求中需要填入账号名（domain name）和账号ID（domain_id），所以需要先在管理控制台上获取到账号ID。账号ID获取步骤如下： 登录管理控制台。 鼠标移动至用户名，在下拉列表中单击“我的凭证”。 在“API凭证”页面的查看“账号名”和“账号ID”。
终端节点 终端节点即调用API的请求地址，不同服务不同区域的终端节点不同，您可以从地区和终端节点中查询所有服务的终端节点。 图引擎服务的终端节点如下表所示，请您根据业务需要选择对应区域的终端节点。 表1 图引擎服务的终端节点 区域名称 区域 终端节点（Endpoint） 华北-北京一
查看查询结果 数据分析结束后，您可以直接在绘图区查看结果或者在“查询结果”页签获取结果信息。 查看查询结果的具体步骤如下： 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。 在执行Gremlin/Cypher/DSL查询或算法分析之后，在“查询结果”页签下，展示查询结果。
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。
最短路径算法（Shortest Path） 概述 最短路径算法（Shortest Path）用以解决图论研究中的一个经典算法问题，旨在寻找图中两节点之间的最短路径。 适用场景 最短路径算法（Shortest Path）适用于路径设计、网络规划等场景。 参数说明 表1 最短路径算法（Shortest
关联预测算法（Link Prediction） 概述 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。 适用场景 关联预测算法（Link Prediction）适用于社交网上的好友推荐、关系预测等场景。
Cypher查询 Cypher是一种声明式图查询语言，使用Cypher语句可以查询和修改GES中的数据，并返回结果。 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。 Cypher查询编译过程中使用了基于label的点边索引。 第一次使用Cypher查询
时序路径分析（Temporal Paths） 概述 时序路径分析算法（Temporal Paths）区别于静态图上的路径分析，结合了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，呈现时间递增（或非减）性。 时序路径不满足传递性：即从节点i到节点j有一条时
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