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基本概念 点 图数据模型中的点代表实体。如交通网络中的车辆、通信网络中的站点、电商交易网络中的用户和商品、互联网中的网页等。 边 图数据模型中的边代表关系。如社交网络中的好友关系、电商交易网络中用户评分和购买行为、论文中作者之间的合作关系、文章之间的索引关系等。 Gremlin Gremlin是Apache
String 执行算法任务ID。请求失败时，字段为空。 说明： 可以查询jobId查看任务执行状态、获取返回结果，详情参考Job管理API。 jobType Integer 任务类型。请求失败时，字段为空。 请求示例 在生成的子图上执行特定算法，算法名称为connected_compon
备份文件类型不同，浏览器打开该链接的方式不同。 例如：文本文件可直接通过浏览器打开浏览，而二进制文件会在浏览器打开时，自动下载到本地。如果需要完整的下载所有备份文件，建议通过某种编程语言的的HTTP库下载，比如Java的HttpClient、Python的requests等。 link_expired_time
Service，简称GES），使用华为自研的EYWA内核，是针对以“关系”为基础的“图”结构数据，进行查询、分析的服务。广泛应用于社交关系分析、营销推荐、舆情及社会化聆听、信息传播、防欺诈等具有丰富关系数据的场景。 功能介绍 GES服务的功能主要有以下5个方面： 丰富的领域算法 支持PageRa
sources 否 查询的起始节点ID集合 String - 标准csv格式，ID之间以英文逗号分隔，例如：["Alice","Nana"] n 否 枚举的满足过滤条件的圈的个数的上限 Integer [1,100000] 100 statistics 否 是否输出所有满足过滤条件的圈的个数 Boolean
Integer 每页资源数量的最大值，默认为10。 offset 否 Integer 本次请求的起始位置，默认为0。 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 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
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。 参数说明 表1 关联预测算法（Link Prediction）参数说明
PageRank算法。该算法继承了经典PageRank算法的思想，利用图链接结构来递归地计算各节点的重要性。与PageRank算法不同的是，为了保证随机行走中各节点的访问概率能够反映出用户的偏好，PersonalRank算法在随机行走中的每次跳转会以（1-alpha）的概率返回到source节点，因此可
子图匹配（Subgraph Matching） 概述 子图匹配（subgraph matching）算法的目的是在一个给定的大图里面找到与一个给定小图同构的子图，这是一种基本的图查询操作，意在发掘图重要的子结构。 适用场景 子图匹配（subgraph matching）算法适用于社交网络分析、
Integer 每页资源数量的最大值，默认为10。 offset 否 Integer 本次请求的起始位置，默认为0。 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 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
Engine Service）。图引擎服务是业内首个商用的、拥有自主知识产权的国产分布式原生图引擎，是针对以“关系”为基础的“图”结构数据，进行查询、分析的服务。广泛应用于社交应用、企业关系分析、风控、推荐、舆情、防欺诈等具有丰富关系数据的场景。 您可以使用本文档提供API对图引擎服务资源进行相关操作。
String 指定虚拟私有云下的子网ID。 securityGroupId 是 String 安全组ID。 publicIp 否 publicIp object 公网IP地址，如果未指定，则默认不使用公网连接。 enableMultiAz 否 Boolean 创建的图是否支持跨可用区（A
Engine Service，简称GES），是国内首个商用的、拥有自主知识产权的国产分布式原生图引擎，是针对以“关系”为基础的“图”结构数据，进行查询、分析的服务。广泛应用于社交应用、企业关系分析、风控、推荐、舆情、防欺诈等具有丰富关系数据的场景。 本文档能够帮助您快速了解和使用图引擎服务，基本使用流程如下：
String 系统提示信息。 执行成功时，字段可能为空。 执行失败时，用于显示错误码。 jobId String 执行该异步任务的jobId。 可以查询jobId查看任务执行状态、获取返回结果，详情参考Job管理API。 响应示例 状态码： 200 成功响应示例 Http Status Code:
以从接口的请求部分看到所需的请求参数及参数说明。将消息体加入后的请求如下所示，加粗的斜体字段需要根据实际值填写，其中username为用户名，domainname为用户所属的账号名称，********为用户登录密码，xxxxxxxxxxxxxxxxxx为project的名称。例如
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
Service Software Development Kit）是对GES提供的REST API进行的封装，以简化用户的开发工作。用户直接调用GES SDK提供的接口函数即可实现使用GES服务业务能力的目的。 和GES API区分管理面、业务面一样，GES SDK也区分为管理面SDK和业务面SDK，差异如下所示：
执行成功时，字段可能为空。 执行失败时，用于显示错误码。 jobId String 执行算法任务ID。请求失败时，该字段为空。 说明： 可以查询jobId查看任务执行状态、获取返回结果，详情参考Job管理API。 响应示例 状态码： 200 响应成功示例 Http Status Code:
String 新增数据的元数据文件OBS路径。 logDir 否 String 导入图日志存放目录，用于存储导入失败的数据和详细错误原因。 parallelEdge 否 Object 重复边处理。 action 否 String 处理方式，取值为override，表示覆盖之前的重复边。 ignoreLabel
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
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