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/schema/data-assets 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 graph_name 是 String 图名称。 请求参数 无 响应参数 表2 响应Body参数说明 参数 类型 说明
点，单击画布中的该点，可以定义该点的名称、描述和属性等信息。 添加边label：单击点上的连接点拖动至另一个点的连接点，可创建边，定义该边的名称、描述、起始点、目的点和属性等信息，属性设置参数信息如表1所示。 图2 可视化构建 表1 Property参数 参数名称 描述 Property名称
action_id=filtered-query 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 graph_name 是 String 图名称。 请求参数 当executionMode为同步时，返回的点个数不能超过10万。
当图较大时，运行betweenness较慢，可以设置seeds作为采样节点，进行近似运算，seeds节点越多越接近准确解。 k 否 Integer 采样个数，k不大于100000。 当图较大时，运行betweenness较慢，可以设置k，算法将从图中随机选取k各点，进行采样运算，k值越大约接近准确解。
raph_name}/vertices 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 graph_name 是 String 图名称。 请求参数 表2 Body参数说明 参数 是否必选 类型 说明 vertex
graph_name}/indices 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 graph_name 是 String 图名称。 响应参数 表2 响应Body参数说明 参数 类型 说明 errorMessage
在“用户组配置”页面单击右上角“创建用户组”，进入创建用户组页面。 图1 用户组配置 在创建用户组页面，您可以设置用户组名称和选择组员。 “用户组名称”：您可以为要创建的用户组设置名称或者使用默认的名称。 “组员选择”：您账号下所有创建的IAM用户都会显示在可选组员里，选择加入该用户组
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。
graph_name}/indices 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 graph_name 是 String 图名称。 响应参数 表2 响应Body参数说明 参数 类型 说明 errorMessage
Maven源不可用：没有配置maven源或者maven源不能从开源仓库下载jar包。 下载SDK 下载相应的SDK和驱动，具体操作请参考连接管理。得到名为huaweicloud-ges-sdk-java-xxx.zip的SDK包。 Java SDK安装，Maven源可用 解压h
连通分量算法（Connected Component） 概述 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 connected compone
当图较大时，运行精确betweenness较慢，可以设置seeds作为采样节点，进行近似运算，seeds节点越多越接近精确解。 k 否 Integer 采样个数，k不大于100000。 当图较大时，运行betweenness较慢，可以设置k，算法将从图中随机选取k各点，进行采样运算，k值越大约接近准确解。
0/{project_id}/hyg/{graph_name}/sync 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 graph_name 是 String 图名称。 请求参数 表2 Body参数说明 参数 是否必选 类型 说明 vertex
project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 graph_id 是 String 图ID。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 backup_id 是 String 备份ID。获取方法请参考查看某个图的备份列表。 X-Auth-Token
0/{project_id}/hyg/{graph_name} 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 graph_name 是 String 图名称。 请求参数 表2 Body参数说明 参数 是否必选 类型 说明 policy
根据输入参数，执行link_prediction算法。 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。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
标的趋势，其中包括: CPU使用率（%） 内存使用率（%） 磁盘使用率（%） 磁盘I/O（KB/s） 网络I/O（KB/s） tomcat连接数使用率（%） swap盘使用率（内存版） jvm堆内存使用率 读请求运行队列长度（内存版） 读请求阻塞队列长度（内存版） 您可以选择时间段后，查看不同时间区间的性能趋势数据。
/ges/v1.0/{project_id}/hyg 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 请求参数 无 响应参数 表2 响应Body参数说明 参数 类型 说明 errorMessage String 系统提示信息。
real_time=&with_performance_metrics= 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目ID，获取方法请参见获取项目ID。 graph_name 是 String 图名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 real_time
聚类系数算法（Cluster Coefficient） 概述 聚类系数表示一个图中节点聚集程度的系数。在现实的网络中，尤其是在特定的网络中，由于相对高密度连接点的关系，节点总是趋向于建立一组严密的组织关系。聚类系数算法（Cluster Coefficient）用于计算图中节点的聚集程度。 适用场景
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