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GES请求条件 您可以在创建自定义策略时，通过添加“请求条件”（Condition元素）来控制策略何时生效。请求条件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
Schema编辑 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。 Label 类型可以选择设置的标签类型（点，边或者通用类型），通用类型表示标签既可以表示点，也可以表示边。 自定义点样式：您可以来定义标签的颜色和标记，用来区分各个点。
用户详情 您可以查看账号下所有IAM用户所具备的图细粒度权限。 具体操作步骤如下： 在“用户详情”页面单击用户名旁的按钮，可查看当前用户所具备的图细粒度权限。 图1 图细粒度权限 单击“图权限配置名称”可查看该图的权限配置详情。 图2 权限配置详情 如果因为权限不足导致未同步到I
策略说明 策略根据创建的对象，分为系统策略和自定义策略。 系统策略 云服务在IAM预置了常用的授权项，称为系统策略。给用户组授权时，可以直接使用这些系统策略，但系统策略只能使用，不能修改。 GES系统策略包括GES FullAccess，GES Development及GES R
创建元数据 如果本地或OBS中都没有元数据文件，您可以手动创建元数据文件。 可创建的元数据文件数上限为50，达到上限将不能创建元数据。 操作步骤 在“元数据管理”页面，单击右上角“创建”。 在“创建”页面输入以下参数。 “名称”：输入元数据的名称，文件格式默认为xml。 “存储路
PageRank算法 概述 PageRank算法又称网页排名算法，是一种由搜索引擎根据网页（节点）之间相互的超链接进行计算的技术，用来体现网页（节点）的相关性和重要性。 如果一个网页被很多其他网页链接到，说明这个网页比较重要，也就是其PageRank值会相对较高。 如果一个Pag
删除元数据 当元数据文件失效后，您可以在“元数据管理”页面，对应的元数据文件“操作”列中单击“删除”，来删除元数据文件。 数据删除后无法恢复，请谨慎操作。 图1 删除元数据 父主题： 元数据操作
变更图规格 图存储容量、计算能力或服务能力无法满足业务需求时，需要考虑对图进行变更规格。 暂不支持一万边图的规格变更。 变更规格以后所有索引（复合索引和全文索引）都需要重新创建。 变更图规格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”。 对需要变更规格的图，单击图管理操作列中的“更多
编辑元数据 如果导入或创建的元数据文件不符合业务诉求，需要进行变更，您可以通过编辑元数据对Label和Property进行修改。 编辑元数据文件完成后，将覆盖之前的元数据文件。为避免数据丢失，建议您在编辑前，先复制一份元数据。 操作步骤 在“元数据管理”页面，编辑元数据有两个入口：
回退图版本 GES图升级完成后，支持回退到升级前的版本。 仅2.4.4及以上版本的图升级完成后，支持回退图版本功能。 升级完成后30天内支持回退，超过时间将无法回退。 回退期间图不可用，且会将数据回退到升级之前。 具体操作步骤如下： 登录图引擎服务管理控制台，在左侧导航栏，选择“图管理”。
新建数据源 前提条件 已获取数据源的类型、所在的网段，访问ip地址、访问端口、数据库名称以及鉴权信息。 操作步骤 登录图引擎服务管理控制台，在左侧导航栏中选择“数据迁移”。 在“数据源管理”页签单击“新建”。 图1 新建数据源管理 在新建数据源页面，输入对应的数据源信息，具体参数如下：
业务面API概览 内存版 持久化版 父主题： API概览
管理面API概览 GES管理面API包括系统管理，图管理，备份管理，元数据管理和任务中心。 表1 系统管理API 名称 版本 URL 功能描述 查询配额 1.0.0 GET /v2/{project_id}/graphs/quotas 查询图个数、边数以及备份个数配额。创建图或者
基本概念 账号 用户注册华为云的账号。账号对其所拥有的资源及云服务具有完全的访问权限，可以重置用户密码、分配用户权限等。由于账号是付费主体，为了确保账号安全，建议您不要直接使用账号进行日常管理工作，而是创建用户并使用他们进行日常管理工作。 用户 由账号在IAM中中创建的用户，是云
业务面API 点操作API 边操作API 算法API 父主题： 历史API
持久化版 持久化版规格说明 点操作API 边操作API 元数据操作API 索引操作API HyG图管理API HyG算法API HyG Job管理API 原生算法API 图统计API 图操作API Job管理API Cypher操作API 交互式事务API 父主题： 业务面API
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。
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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