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"ignoreLabel": false }, "createNotExists": false } SERVER_URL：图的访问地址，取值请参考业务面API使用限制。 样例中，若假设点666和777不在原图中，则创建666和777两个点，且label为默认值，之后再添加边。
"Zip-code":[ "98133" ] } } SERVER_URL：图的访问地址，取值请参考业务面API使用限制。 响应示例 状态码： 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 { "result":
"vertices": [ "Vivian", "46" ] } SERVER_URL：图的访问地址，取值请参考业务面API使用限制。 响应示例 状态码： 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 { "result":
0/{project_id}/graphs/{graph_name}/schema?label={labelName} SERVER_URL：图的访问地址，取值请参考业务面API使用限制。 响应示例 状态码： 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 { "data":
监控 节点监控 性能监控 实时查询 历史查询 父主题： 运维监控
"target": "27661363_山庄温泉" } ], "ignoreError": true } SERVER_URL：图的访问地址，取值请参考业务面API使用限制。 请求参数 表2 Body参数说明 参数 是否必选 类型 说明 edges 是 Object 待删除的边数组。
"target": "27661363_山庄温泉" } ], "ignoreError": true } SERVER_URL：图的访问地址，取值请参考业务面API使用限制。 请求参数 表2 Body参数说明 参数 是否必选 类型 说明 edges 是 Object 待删除的边数组。
"popularity" ] } ] } } SERVER_URL：图的访问地址，取值请参考业务面API使用限制。 响应示例 状态码： 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 { "result":"success"
Louvain算法 概述 Louvain算法是基于模块度的社区发现算法，该算法在效率和效果上都表现较好，并且能够发现层次性的社区结构，其优化目标是最大化整个社区网络的模块度。 适用场景 Louvain算法适用于社团发掘、层次化聚类等场景。 参数说明 表1 Louvain算法参数说明
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 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型
0/{project_id}/graphs/{graph_name}/vertices/detail?vertexIds=Ray SERVER_URL：图的访问地址，取值请参考业务面API使用限制。 响应示例 状态码： 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 { "data":
"max_iterations":1000, "directed":true } } SERVER_URL：图的访问地址，取值请参考业务面API使用限制。 请求参数 Body参数说明详见算法公共参数表。 响应参数 表2 响应Body参数说明 参数 类型 说明
n?action_id=batch-query { "vertices": ["0","1"] } SERVER_URL：图的访问地址，取值请参考业务面API使用限制。 响应示例 状态码： 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 {
GES资源 资源是服务中存在的对象。在GES中，资源如下，您可以在创建自定义策略时，通过指定资源的路径来选择特定资源。 表1 GES的指定资源与对应路径 指定资源 资源名称 资源的路径 graphName GES图名称 graphName backupName GES备份名称 backupName
查找元数据 在“元数据管理”页面，您可以在搜索框中输入元数据文件的名称进行查找。 图1 查找元数据 父主题： 元数据操作
复制元数据 编辑元数据时，会覆盖之前的元数据文件，为避免原始元数据文件丢失，建议您在编辑元数据之前，先复制一份元数据。 操作步骤 在“元数据管理”页面，复制元数据有两个入口： 单击对应元数据文件名称，进入元数据详情页，在页面底端单击“复制”。 在对应的元数据文件的“操作”列，单击“复制”。
], "label": "rate" } ] } SERVER_URL：图的访问地址，取值请参考业务面API使用限制。 响应示例 状态码： 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 { "jobId":
http://{SERVER_URL}/ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/summary SERVER_URL：图的访问地址，取值请参考业务面API使用限制。 响应示例 状态码： 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 { "data":
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
6.25元/小时×336小时 = 2100元 由此可见，该GES图实例总共产生的费用为：2100元。 计费场景二 某用户于2023/08/18 14:00:00购买了一个按需计费的十亿边图，用了一段时间后，用户发现当前规格无法满足业务需要，于2023/08/20 10:00:0
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