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登录图引擎服务管理控制台，在左侧导航栏选择“备份管理”。 在备份列表中，选择需要删除的备份数据，在“操作”列，单击“删除”。 在弹出的对话框中，单击“是”删除数据。 数据删除后无法恢复，请谨慎操作。 未删除的图的自动备份数据不能删除。 父主题： 备份图和恢复图
是否忽略批量中部分边的更新错误。默认值为"false"，表示发现导致无法更新的错误，例如待更新的边不存在则报错，不更新任何边。 当值为"true"时，表示忽略类似错误并更新其他无错误的边属性。 表3 edges参数说明 参数 是否必选 类型 说明 source 是 String 边的source节点。
参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 用于获取操作API的权限。获取方法请参见获取Token接口，响应消息头中X-Subject-Token的值即为Token。 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 errorMessage
执行失败时，用于显示错误码。 data Object 查询结果。请求失败时，该字段为空。 请求示例 执行Gremlin查询操作，输入的查询命令为g.V().limit(100)表示查询所有点，但限制点的返回数量为100。 POST http://{SERVER_URL}/ges/v1.0/{project_
object 存储metadata的消息信息的对象。 表4 GesMetaData 参数 参数类型 描述 labels Array of Label objects Label数据结构集合。 表5 Label 参数 参数类型 描述 name String Label的名称。 properties
4及以上版本，且必须是运行状态的图支持该功能。 具体操作步骤如下： 登录图引擎服务管理控制台，在左侧导航栏中选择“图管理”。 在图管理页面，选中想要修改安全模式的图，页面下方将会显示该图的信息。 图1 图详情页签 在图信息详情中，可以修改安全模式的状态，进行打开或者关闭。 更改安
description 是 String 对元数据的描述。 is_overwrite 是 Boolean 是否覆盖文件。 ges_metadata 是 ges_metadata object 存储metadata的消息信息的对象。 表4 ges_metadata 参数 是否必选
属性名称。 property name的长度不能超过256。 property name不允许包含<, >, &, ascci码14,15和30。 同一个label下不允许存在相同的property。 cardinality 是 String 属性的复合类型，包括： single list
删除图后是否保留备份，默认保留1个自动备份和2个手动备份。该查询参数为空时，表示不保留。 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。获取方法请参见获取Token接口，
String 响应结果。成功时result值为success，失败时值为failed。 请求示例 根据批量节点ID删除节点，待删除的点ID数组为Vivian和46。 POST http://{SERVER_URL}/ges/v1.0/{project_id}/graphs/{grap
批量边查 功能介绍 根据批量边的起点、终点以及索引，查询这些边的详细信息，返回边的标签和属性等。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/edges/action?action_id=batch-query 表1 路径参数
用户Token。 用于获取操作API的权限。获取方法请参见获取Token接口，响应消息头中X-Subject-Token的值即为Token。 表4 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 graph_backup_id 否 String 启动图时关联的备份ID，设置此参数时，表示
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。 URI
rue，选择一个不依赖于Inedge的算法实现版本计算输出，性能会下降；若directed=false，会报错。 weight 否 String 边上权重。取值为：空或字符串，默认值为空。 空：边上的权重、距离默认为1。 字符串：对应的边上的属性将作为权重，当某边没有对应属性时，权重将默认为1。
用户Token。 用于获取操作API的权限。获取方法请参见获取Token接口，响应消息头中X-Subject-Token的值即为Token。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 scenes 否 Array of scenes objects 要订阅的具体场景。 表4 scenes
根据网页（节点）之间相互的超链接进行计算的技术，用来体现网页（节点）的相关性和重要性。 如果一个网页被很多其他网页链接到，说明这个网页比较重要，也就是其PageRank值会相对较高。 如果一个PageRank值很高的网页链接到其他网页，那么被链接到的网页的PageRank值会相应地提高。
否 String 边上权重，取值为空或字符串， 当图中的边没有配置该属性时，算法会报错。 空：边上的权重、距离默认为“1"。 字符串：对应的边上的属性将作为权重。 OD_pairs和seeds参数二选一，当OD_pairs和seeds同时输入时，以OD_pair为准，忽略seeds。
Propagation）是一种基于图的半监督学习方法，其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系建图，节点包括已标注和未标注数据，其边表示两个节点的相似度，节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数据就像是一个源头，可以对无标签数据进行标注，节点的相似度越大，标签越容易传播。
理”。 在图管理列表中，选择需删除的图，在“操作”列选择“更多”>“清空数据”。 图1 清空数据 在弹出的确认提示框中，勾选是否“清空图中的元数据”（持久化版的图需要先选择图名称）。 勾选“清空图中的元数据”后，会重置图，清空所有数据和运行中的任务。 元数据清空后不可恢复，请谨慎操作。
k跳算法（k_hop） 功能介绍 根据输入参数，执行k跳算法。 k跳算法从起点出发，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中节点及其个数。 URI POST /ges/v1.0/{project_i
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