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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”。
Ctrl+A（画布内容全选）。 Ctrl+Delete：清空画布。 Delete（快捷隐藏点）。 Ctrl+单击（多选单击的点和边）。 快照，用户可以快速保存和恢复画布当前所展示的图。具体功能介绍请参考快照。 放大图，最大放大至6倍。 缩小图，最小缩小至0.05倍。 适配当前屏幕。
DSL查询 GES提供的一种graph DSL查询语言，可以利用DSL来完成对图的查询与计算，帮助您低成本设计并运行算法。注意：该功能仅支持2.3.14及以上版本的图。 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。 在图数据查询区，单击下拉按钮，切换
Node2vec算法 概述 Node2vec算法通过调用word2vec算法，把网络中的节点映射到欧式空间，用向量表示节点的特征。 Node2vec算法通过回退参数 P 和前进参数 Q 来生成从每个节点出发的随机步，带有BFS和DFS的混合，回退概率正比于1/P，前进概率正比于1
共同邻居算法（Common Neighbors） 概述 共同邻居算法（Common 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
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。
查看创建失败的图 当GES依赖的ECS服务的配额不足时，会出现创建图失败的情况，您可以在“图管理”页面查看创建失败的图。 操作步骤 在左侧导航栏，选择“图管理”。 在“图管理”页面中，左上角的“图管理”页签旁可以看到当前创建图失败的图数量。 图1 创图失败的图数量 单击可查看创建
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，是云服务的
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
属性编辑 属性页签可展示选中点或边的属性信息，也可对单个点或边的属性进行编辑。 属性编辑的操作如下： 在绘图区选中一个点或边，单击右键，选择“查看属性”，会在右侧显示“属性”页签，展示选中点边的属性信息。 若选中的点有多个标签（label），可单击label后的下拉框来查看其它label的属性信息。
连接管理 图实例创建完成后，您可以通过连接管理功能下载相应的SDK和驱动，以及查看图实例的连接信息。 在图引擎管理控制台，左侧导航栏选择“连接管理”，进入连接管理页面。 图1 连接管理 下载SDK和驱动 图2 SDK和驱动 您可以选择集群支持的CPU架构，单击“下载”按钮进行SDK的下载。
画布快照 在图引擎编辑器中，您可以使用快照功能，快速保存和恢复画布当前所展示的图，方便您进行查看。 保存快照 在图引擎编辑器中，单击画布右上角的按钮，系统会保存当前所画布展示的图。 快照生成成功后，系统会有如下图所示的提示： 图1 快照生成成功 由于数据储存在浏览器缓存中，所以当您切换浏览器后，快照数据会被清空。
查看查询结果 数据分析结束后，您可以直接在绘图区查看结果或者在“查询结果”页签获取结果信息。 查看查询结果的具体步骤如下： 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。 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。
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。
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
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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