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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。
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
图4 备份管理 对已经备份好的图。在“备份管理”页面，您可以查看备份数据的备份名称和类型，关联图名称、状态、规格和架构，备份图的创建时间、结束时间、备份大小和备份时长等。 父主题： 备份图和恢复图
“删除”。 在弹出的对话框中，单击“是”删除数据。 数据删除后无法恢复，请谨慎操作。 未删除的图的自动备份数据不能删除。 父主题： 备份图和恢复图
如果您想要将运行记录导出，可以在右上角单击“导出”，选择导出格式。 Cypher查询支持json，txt两种导出格式。 Gremlin查询和DSL查询仅支持json导出格式。 父主题： 访问图和分析图
统计信息展示 通过框选画布中点和边，在统计信息区会显示出当前所框选的点边对应的标签和节点权重的数量。关于点和边的概念请参考图数据格式。 统计信息展示的具体操作如下： 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，显示“条件过滤、属性和统计信息”页面，单击“统计信息”页签。
感信息。 图1 隐藏前 图2 隐藏后 隐藏后，元数据编辑面板中每个Property的操作列“隐藏敏感信息”小眼睛都会和绘图区隐藏按钮保持一致。 图3 Label和属性隐藏 隐藏后，如果您想显示单个Label的敏感信息： 在元数据编辑页面的上方，先单击右侧的小眼睛，取消该Label
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”。
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。 当返回结果很大，绘图区和结果区无法完全展示时，单击右上角“导出”按钮，可下载分析结果，目前支持三种导出格式：json，csv，excel。 执行Gremlin命令，显示执行结果，例如，输入查询命令g
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
挑出了最有影响力的两部电影，分别是ID Comedy和ID Action。 图4 调整参数 执行“关联预测”，分析上述两部电影的关联程度，关联度为0.029，说明很少有人同时看过这两部电影。 图5 关联分析 图6 关联分析结果 父主题： 访问图和分析图
前备份的数据进行分析时，您可以将备份数据载入，以恢复图数据。 图规格为“一万边”的图和产品类型为持久化版的图没有自动备份功能，恢复图数据时只能通过手动备份恢复。其他规格的图可以通过“自动备份”和“手动备份”两种方式恢复图数据。 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“备份管理”。
不勾选该选项表示找到的共同邻居为起点集和终点集对应邻域的交集。 勾选该选项表示带额外约束，即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。 展示结果。 图7 图展示 图8 查询结果 子图查询：按住Ctrl，框选一部分点，这些点和这些点之间的边可以构成一个新图例。
称旁的下拉框，进行图实例切换。 图1 多图管理 新增图和删除图 创建完持久化版图集群后，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。 在页面左上角，单击“新增图”按钮，在弹出的新增图窗口中填写图名称、选择点ID类型和SortKey类型。 图2 新增图 ID类型：目前支持
在左上角的“HyG图管理”页签下，单击“创建HyG图”。 图1 创建HyG图 在弹出的窗口中，选择“切分策略”（当前仅支持oec策略）和“是否包含入边”，选择完成后单击“确定”。 切分策略：图的切分策略，oec(out edge cut)代表出边切分，使用默认选项即可。 是否
下方会出现“新增操作”的按钮，单击此按钮。 图1 新增操作 在弹出的新增操作框中填写以下参数： 自定义操作名称：填写名称，方便后续快速查找和使用。 API类型：目前有Cypher查询，Gremlin查询，算法，路径查询等四个类型可供选择。 API请求体：填写想要实现的操作请求体。
静态数据是指不会随着时间变化而动态显示或隐藏的数据。 控制滑块运行区段开始和结束时间的显示方式。 默认开启是以时间戳的方式填写和展现。 关闭是以日期的方式填写和展现。 设置滑块运行区段的开始时间和结束时间。 时间轴设置，具体参数填写请参考时间轴设置章节。 步进值：滑块每次单位时间内运行的距离。
荐与输入节点相近程度高、关系或喜好相近的节点。 适用场景 实时推荐算法（Real-time Recommendation）可以基于历史购买和浏览数据进行相近商品推荐，也可以为用户进行相近喜好的潜在好友推荐。 适用于电商、社交等多领域的推荐场景。 参数说明 表1 实时推荐算法（Real-time
3D图展示 您可以使用3D模式来展现图效果，帮助您更直观的查看图和分析图。 使用限制说明：目前3D展示功能只支持PagePank算法、personalRank算法、Cypher查询和Gremlin查询的展示，其余算法或功能只能用2D模式来分析图。 3D图展示的具体操作 以PagePank算法的3D模式图展示为例：
属性：标签所包含的属性。 操作符：支持比较运算符（>,>=,<,<=,=,<>），空值判断运算符（is null（空值）, is not null（非空值））和字符串比较运算符（starts with，ends with，contains）。 starts with表示是否以某字符串开头，ends
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