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子图操作 代码样例文件路径 代码样例文件名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.subgraph QuerySubgraphSample 子图查询 SubgraphExecuteAlgorithmSample 执行子图算法 父主题：
子图操作 代码样例文件路径 代码样例文件名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.subgraph QuerySubgraphSample 子图查询 SubgraphExecuteAlgorithmSample 执行子图算法 父主题：
路径 代码样例文件路径 代码样例文件名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.path ShowPathDetailSample 查询路径详情 父主题： 内存版样例
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
内存版样例 点操作 边操作 元数据操作 索引操作 查询语言 路径 图统计 图操作 子图操作 Job管理 自定义操作 Filtered-query 父主题： Python SDK样例参考
索引操作 代码样例文件路径 代码样例文件名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.index ListIndicesSample 查询索引 CreateIndexSample 新建索引 DeleteIndexSample 删除索引
索引操作 代码样例文件路径 代码样例文件名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.index ListIndicesSample 查询索引 CreateIndexSample 新建索引 DeleteIndexSample 删除索引
索引操作 代码样例文件路径 样例方法名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.persistence testListIndices 查询索引 testCreateIndex 新建索引 testDeleteIndex 删除索引 父主题：
内存版样例 点操作 边操作 元数据操作 索引操作 查询语言 算法 路径 图统计 图操作 子图操作 Job管理 自定义操作 Filtered-query 按文件更新/删除数据 父主题： Java SDK样例参考
点属性列表：点属性列表，指定的属性需属于schema文件中的属性，如果列表为空，则不会导入点属性。 边属性列表：边属性列表，指定的属性需属于schema文件中的属性，如果列表为空，则不会导入边属性。 图5 数据导入 填写完成后，单击“确定”，导入后的数据会显示在HyG图信息详情里。
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，选择加入该用户组的组员，选中的组员会显示在右侧的已选中框内。 单击“用户名称/ID”左侧的，可一次性选中本页的所有组员或清空所有组员。 如果因为权限不足导致未找到对应的IAM用户，可参考用户详情章节进行手动导入IAM用户。
16） Filtered-query API(2.2.13) Filtered-query V2(2.3.6) DSL查询API（2.3.14） 通过导入文件更新点边的指定属性(2.2.13) 通过读取文件删除点边（2.2.15） 运维监控API 父主题： 业务面API
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 component）。连通分量算法（Connected
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 聚类系数算法（Cluster
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。 时间段有：近1小时、近3小时、近12小时、24小时或者近3天可供选择。当您长时间停留该页面后，可以单击右上角的“刷新”来更新监控数据。 图1 性能监控页面 父主题： 监控
Neighbors）是一种常用的基本图分析算法，可以得到两个节点所共有的邻居节点，直观地发现社交场合中的共同好友、以及在消费领域共同感兴趣的商品，进一步推测两个节点之间的潜在关系和相近程度。 适用场景 共同邻居算法（Common Neighbors）适用于电商、社交等多领域的推荐场景。 参数说明
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 Centrality”越大，其在所在图中的位置越靠近中心。 适用场景 紧密中心度算法（Closeness
Paths）参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 输入路径的起点ID String - - target 是 输入路径的终点ID String - - directed 否 是否考虑边的方向 Bool true或false false 注意事项 无。 示例 输入参数source
Sets）可以得到两个点集合（群体集合）所共有的邻居（即两个群体临域的交集），直观的发现与两个群体共同联系的对象，如发现社交场合中的共同好友、消费领域共同感兴趣的商品、社区群体共同接触过的人，进一步推测两点集合之间的潜在关系和联系程度。 适用场景 点集共同邻居算法适用于进行关系发掘、产品/好友推荐等图分析技术。
用户在第一次使用GES服务的时候需要授权，授权过程会在IAM（统一身份认证）页面创建例如名为“ges_admin_trust”的委托。而一个用户最多只能创建10个委托，委托个数超限之后无法创建委托，所以页面会出现“委托配额不足”的提示。 按照以下步骤删除不用的委托，然后重新授权即可。
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