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源使用，无需提前预置资源，从而降低预置过多或不足的风险。一般适用于电商抢购等设备需求量瞬间大幅波动的场景。 表1列出了两种计费模式的区别。 表1 计费模式 计费模式 包年/包月 按需计费 付费方式 预付费 后付费 计费周期 按订单的购买周期计费。 秒级计费，按小时结算。 适用计费项
览。 按需计费资源 对于按需计费模式的资源，若不再使用这些资源且需停止计费，请删除相应资源。需要注意的是，停止运行的图实例的只是不收取基础资源图规格（边数）的费用，您存储到OBS中的图数据及OBS桶、公网带宽等仍然正常计费。因此删除图实例才能避免继续产生费用。 通过账单查找云服务资源并停止计费
子网 通过子网提供与其他网络隔离的、可以独享的网络资源，以提高网络安全。 选择需要创建集群的子网，可进入VPC服务查看VPC下已创建的子网名称和ID。 安全组 安全组是一个逻辑上的分组，为同一个VPC内具有相同安全保护需求并相互信任的弹性云服务器提供访问策略。 单击“如何配置安全组”可了解配置安全组的具体操作。
对于该source节点的随机游走将提前结束。 Int 1~2000 1000 label 否 希望输出的点的类型。 说明： 其值为空时，将不考虑点的类型，输出算法原始计算结果。 对其赋值时，将从计算结果中过滤出具有该“label”的点的返回。 String 节点label - directed
400 GES.0016 Resource not found 未找到资源 检查url中的project_id与token的项目的id是否一致。 检查url中的project_id与图所在项目的id是否一致。 400 GES.7000 The graph does not exist
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
输入图 查询资源账单中复制的资源名称，单击图标即可搜索该资源的账单。 图4 查询资源账单 关于查询账单的详细参数介绍请参见流水与明细账单。 场景示例：核对资源用量是否与实际相符 假设用户在2023/09/20 14:12:00创建了一个图规格为百万边的图实例，并在2023/09/20
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。
08:00:00] 期间感染了新冠（注：这里点的状态变化，如感染疾病，建模为与对应点相关的边）。 图2 动态图数据示例 动态图的元数据 时间戳是动态图的重要特征，为了描述动态图数据，需要在元数据中，定义时间戳相关的属性startTime 、endTime。 注意：这里的startTime 、end
否 边上权重 String 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” 说明： 边上权重应大于0。 weight 注意事项 Louvain算法只生成最后的社区结果，不保存层次化结果。 示例 输入参数coverage=0
问）。这种场景，API的SERVER_URL为GES Console图详情的内网访问地址或者管理面API查询图详情返回体的"privateIp"字段的值。 通过ECS访问，但创建ECS的VPC和创建图选定的VPC不是同一个。需要对ECS所在的VPC和建图用的VPC创建VPC对等连
判断左值（标签、id、属性值）是否在右值（必须是array类型）中，和内存版的左值和右值是否有交集的语义有区别。 不支持CONTAIN、NOTCONTAIN、SUBSET等集合运算。 匹配：右值是左值的PREFIX（前缀）、NOTPREFIX（非前缀）、 SUFFIX（后缀）、N
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接口，响应消息头中X-Subject-Token的值即为Token。 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 graph
按需计费 按需计费是一种先使用再付费的计费模式，适用于无需任何预付款或长期承诺的用户。本文将介绍按需计费图规格的计费规则。 适用场景 按需计费适用于具有不能中断的短期、突增或不可预测的应用或服务，例如电商抢购、临时测试、科学计算。 适用计费项 以下计费项支持按需计费。 表1 适用计费项
准到具体服务的操作、资源以及请求条件等。基于策略的授权是一种更加灵活的授权方式，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。例如：针对GES服务，管理员能够控制IAM用户仅能对某一类云服务器资源进行指定的管理操作。 GES支持的API授权项请参见《权限策略和授权项》。 依赖关系：华为
您想要获得全量的算法结果可以采用API方式调用，具体请参考算法API。 以模板中的电影数据为例，运行后得到的PageRank值如下图所示。 图3 查询分析结果 将参数进行调整后，再次运行算法得到的PagRank值不同，但TOP排序不会有明显差异。 挑出了最有影响力的两部电影，分别是ID
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
object 点的id类型，仅持久化图需要填写。 说明： 点ID类型确定后，将无法更改，请用户谨慎选择! origin_graph_size_type_index String 图的初始规格。该参数从2.3.15版本后开始支持。 expand_time String 图扩副本的时间（UTC时间）。
计费项 图引擎服务的计费简单、易于预测，对您选择的图规格（边数）、数据存储空间和公网流量收费。 表1 GES计费项说明 计费项 计费说明 图规格（边数） 根据您选择的边数大小计费。 针对边数提供预付费实例和按需（小时）两种计费模式。 数据存储空间 GES的数据通过对象存储服务（O
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