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默认为空。 如需使用，请参考参数化查询。 resultDataContents 否 String或List 返回的结果样式，样式可设置一个或多个。可选参数有“row”,”graph”, “raw”(2.2.27版本新增)。 includeStats 否 Boolean 控制返回结
graph）的基本概念。 一个属性图是由点、边、标签（Label）和属性（Property）组成的有向图。 点又称作节点（Node），边又称作关系（Relationship），点和关系是最重要的实体。 元数据是用于描述点或边的属性信息，元数据由多个标签组成，每个标签由一个或多个属性组成。 为
扩副本(2.2.23) 功能介绍 扩副本能力允许动态扩容多个从节点，扩容的从节点可以处理读请求，从而提高读请求性能。 一万边和百亿边规格的图暂不支持扩副本。 进行扩副本操作后，不支持扩容图操作。 如果要对图进行扩容和扩副本两个操作，需要您先进行扩容图操作，再进行扩副本操作。 调试
Cypher添加点时不提供设置id的语法，GES中添加点需要一个字符串型的id，来唯一的标识一个点。为了兼容Cypher语法，当前Create语句实现中，通过使用一个特殊的标识符_ID_指定点的id。例如create (n{_ID_:'123456'} )语句，会创建一个id为123456的点。 若创建时
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_i
进入支付页面，选择支付方式，确认付款，支付订单后即可完成续费。 统一包年/包月资源的到期日 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。
进行“下载”操作。 图引擎实例连接信息 图3 实例信息 选择您已创建的图实例名称，可以查看到以下信息： 内网访问地址：同一私有网络内的弹性云服务器可以通过内网访问地址连接当前图实例。 公网访问地址：使用公网访问地址（弹性IP）可以从互联网访问图实例。同时支持图实例弹性IP的解绑与绑定。
批量新建索引 功能介绍 支持一次性新建多个索引，相较于逐个建立索引，批量新建多个索引会减少数据扫描的次数，可降低整体耗时。支持创建的索引类型与新建索引接口相同，请参见新建索引。 索引创建后需要等待30秒索引同步时间，同步完成后Cypher查询才可以利用索引进行加速。 URI POST
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
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。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg
删除图(1.0.0) 功能介绍 删除一个图。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v1.0/{project_id}/graphs/{graph_id}
计费样例 计费场景一 某用户于2023/08/08 16:00:00购买了一个按需计费的GES百万边图，用了一段时间后，于2023/08/22 16:00:00删除了图。那么这个图一共产生了多少费用呢？ 计费构成分析 在2023/08/08 16:00:00 ~ 2023/08/22
扩副本(2.2.23) 功能介绍 扩副本能力允许动态扩容多个从节点，扩容的从节点可以处理读请求，从而提高读请求性能。 一万边和百亿边规格的图暂不支持扩副本。 进行扩副本操作后，不支持变更图规格操作。 如果要对图进行变更规格和扩副本两个操作，需要您先进行变更图规格操作，再进行扩副本操作。
默认为空。 如需使用，请参考参数化查询。 resultDataContents 否 String或List 返回的结果样式，样式可设置一个或多个。可选参数有“row”,”graph”, “raw”(2.2.27版本新增)。 includeStats 否 Boolean 控制返回结
紧密中心度算法（closeness） 功能介绍 根据输入参数，执行紧密中心度算法。 紧密中心度算法（Closeness Centrality）计算一个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/{
紧密中心度算法（Closeness Centrality） 概述 紧密中心度算法（Closeness Centrality）计算一个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。紧密中心度可以用来衡量信息从该节点传输到其他节点的时间长短。节点的“Closeness
中节点的个数。 最短路径（Shortest Path） 用于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。 全最短路（All Shortest Paths） 用于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所有最短路径。 带一般过滤条件最短路径算法（Filtered
连通分量（connected_component） 功能介绍 根据输入参数，执行连通分量（Connected Component）算法。 连通分量代表图中的一个子图，当中所有节点都相互连接。考虑路径方向的为强连通分量（strongly connected component），不考虑路径方向的为弱连通分量（weakly
全最短路算法（All Shortest Paths） 概述 全最短路径算法（All Shortest Paths）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所有最短路径。 适用场景 全最短路径算法（All Shortest Paths）适用于路径设计、网络规划等场景。
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。 适用场景 标签传播算法（Label Propagation）适用于资讯传播、广告推荐、社区发现等场景。
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