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查询schema 查看图的元数据，元数据中包含了标签（Label）和属性（Property）。 查询schema的具体操作步骤如下： 登录管理控制台。 在左侧导航栏中选择“图管理”，单击图管理操作列中的“更多 > 查询schema”，会弹出一个窗口显示当前图的元数据包含的标签（Label）。
类型 取值范围 edges 是 需匹配的子图的边集, 点的ID要求为非负整数 String 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 需匹配的子图上各点的label String 标准CSV格
不要删除存储在OBS中的数据。 导入目录下的单文件或者导入的单文件大小不能超过5GB，如果超过5GB，则会导入失败，建议把文件拆成小于5GB的多个文件后再导入。 单次导入的文件总大小（包括点、边数据集）不能超过可用内存的1/5。可用内存参考“运维监控看板”的“节点监控”中名称后缀
temporal paths算法，返回距离最短的时序路径 foremost：运行foremost temporal paths算法，返回尽可能早的到达目标节点的时序路径 fastest：运行fastest temporal paths算法，返回耗费时间最短的时序路径 表4 dynamicRange
PageRank算法。该算法继承了经典PageRank算法的思想，利用图链接结构来递归计算各节点的重要性。与PageRank算法不同的是，为了保证随机行走中各节点的访问概率能够反映出用户的偏好，PersonalRank算法在随机行走中的每次跳转会以（1-alpha）的概率返回到source节点。 URI
图操作接口旨在为用户提供从输入、计算到输出的端到端全流程操作接口。 图属性值类型 Python DSL当前支持3种数据类型：int、float和bool，分别对应C++中的int64_t、double和bool基本数据类型。 Combiner类型 Combiner用于在满足交换律和结合律的计算过程中对数据
根据输入参数，执行subgraph matching算法。 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。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
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
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例以及各计费项在不同计费模式下的费用计算过程，请参见计费样例。
PageRank算法。该算法继承了经典PageRank算法的思想，利用图链接结构来递归地计算各节点的重要性。与PageRank算法不同的是，为了保证随机行走中各节点的访问概率能够反映出用户的偏好，PersonalRank算法在随机行走中的每次跳转会以（1-alpha）的概率返回到source节点，因此可
Sets）可以得到两个点集合（群体集合）所共有的邻居（即两个群体临域的交集），直观的发现与两个群体共同联系的对象，如发现社交场合中的共同好友、消费领域共同感兴趣的商品、社区群体共同接触过的人，进一步推测两点集合之间的潜在关系和联系程度。 适用场景 点集共同邻居算法适用于进行关系发掘、产品/好友推荐等图分析技术。
包括条件键和运算符，条件键表示策略语句的 Condition 元素，分为全局级条件键和服务级条件键。全局级条件键（前缀为g:）适用于所有操作，服务级条件键（前缀为服务缩写，如ges）仅适用于对应服务的操作。运算符与条件键一起使用，构成完整的条件判断语句。 GES通过IAM预置了一
指定某个起始节点id，结合消息传递时间递增和BFS遍历顺序（temporal bfs算法），搜索周围与之相关联的点，输出对应各节点的到达时间以及和源起点之间的距离。具体操作步骤如下： 在左侧“动态图”操作区的“动态拓展”模块内填写参数： 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，
Match<Vertex>的gather Match<Vertex>上的Gather操作会将传入的Lambda函数中定义的所有操作作用在Match匹配的点的边上。 点匹配器Match仅接收包含两个输入参数的Lambda表达式。第一个参数指代边上的source点，第二个参数指代边上的target点。
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
说明 directed 否 Boolean 是否考虑边的方向。取值为true或false，默认值为false。 weight 否 String 边上权重。取值为：空或字符串。 空：边上的权重、距离默认为1。 字符串：对应的边上的属性将作为权重，当某边没有对应属性时，权重将默认为1。
k跳算法（k_hop） 功能介绍 根据输入参数，执行k跳算法。 k跳算法从起点出发，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中节点及其个数。 URI POST /ges/v1.0/{project
集群请求数统计：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 告警统计 在告警统计模块，您可以查看当前实例未消除的所有告警，以及过去7天实例产生的所有告警信息。 图3 告警统计 实例资源 在实例资源模块，您可以查看当前实
角色权限 角色是IAM最初提供的一种根据用户的工作职能定义权限的粗粒度授权机制。只包含系统角色，不可自定义角色。 表1 GES系统角色 角色名称 描述 Tenant Guest 普通租户用户。 操作权限：可以对GES资源执行查看操作。 作用范围：项目级服务。 GES Administrator
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/{project_i
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