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支持的表达式，函数及过程 表达式 Cypher查询支持多种的表达式，可以组合成丰富的过滤条件，目前支持的表达式如下： 运算类型 表达式 举例&备注 逻辑运算 and match (n:user) where n.age='Under 18' and n.gender='F' return
查看某个图的备份列表(1.0.0) 功能介绍 查询某个图下的备份列表。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/graphs
支持的表达式，函数及过程 表达式 Cypher查询支持多种的表达式，可以组合成丰富的过滤条件，目前支持的表达式如下： 运算类型 表达式 举例&备注 逻辑运算 and match (n:user) where n.age='Under 18' and n.gender='F' return
查看某个图的备份列表(1.0.0) 功能介绍 查询某个图下的备份列表。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1.0/{project_id}/graphs
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/
聚类系数算法（Cluster 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
查询图元数据详情(1.0.0) 功能介绍 查询图的元数据详情。 URI GET /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/schema 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目
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
管理面API错误码 调用接口出错后，将不会返回结果数据。调用方可根据每个接口对应的错误码来定位错误原因。当调用出错时，HTTP 请求返回一个 4xx 或 5xx 的 HTTP 状态码。返回的消息体中是具体的错误代码及错误信息。在调用方找不到错误原因时，可以联系技术人员，并提供错误码
业务面API错误码 调用接口出错后，将不会返回结果数据。调用方可根据每个接口对应的错误码来定位错误原因。当调用出错时，HTTP 请求返回一个 4xx 或 5xx 的 HTTP 状态码。返回的消息体中是具体的错误代码及错误信息。在调用方找不到错误原因时，可以联系技术人员，并提供错误码
louvain算法（louvain） 功能介绍 根据输入参数，执行Louvain算法。 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。 URI POST /ges/v1.0/{project_id
管理面API认证鉴权 调用GES管理面API有如下两种认证方式，您可以任选其中一种进行认证鉴权。 Token认证：通过Token认证调用请求。 AK/SK认证：通过AK(Access Key ID)/SK(Secret Access Key)加密调用请求。推荐使用AK/SK认证，其安全性比
节点监控 在运维监控页面左侧导航栏单击“监控>节点监控”，进入节点监控页面，该页面展示了节点，内存，磁盘，磁盘I/O，网络I/O的实时消耗情况。 概览 在概览页面，您可以根据节点名浏览指定节点的关键资源情况，包括：节点名称、CPU使用率（%）、内存使用率（%）、平均磁盘使用率（%）
什么是区域与可用区？ 什么是区域、可用区 我们用区域和可用区来描述数据中心的位置，您可以在特定的区域、可用区创建资源。 区域（Region）：从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分为通用
中介中心度算法（Betweenness Centrality） 概述 中介中心度算法（Betweenness Centrality）以经过某个节点的最短路径数目来刻画节点重要性的指标。 适用场景 可用作社交、风控等网络中“中间人”发掘，交通、传输等网络中关键节点识别；适用于社交、金融风控
应用场景 GES服务适用于互联网应用、知识图谱应用、社交网络、金融风控应用、城市工业应用、企业IT应用等场景。 互联网应用 在移动互联网时代，面对庞大的社交关系，媒体传播网络，GES可以帮助客户快速、有效的发现海量数据中隐含的信息。 该场景能帮助您实现以下功能。 推荐好友、商品或资讯
OD中介中心度（OD-betweenness Centrality） 概述 OD中介中心度算法（OD-betweenness Centrality）在已知一系列OD出行计划前提下，以经过某个点/某条边的最短路径数目来刻画边重要性的指标。 适用场景 可用作社交、风控等网络中“中间人”
导出图（1.0.5） 如果将导出的CSV文件下载到本地，默认会用系统的Excel软件打开（推荐使用文本编辑器打开）。如果数据中包含“+”、“-”、“=”、“@”等特殊字符，会被Excel解析为公式。为了保证系统安全，请打开文件时注意以下事项： 不要启用“启用动态数据交换服务器启动（
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