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Sets）可以得到两个点集合（群体集合）所共有的邻居（即两个群体临域的交集），直观的发现与两个群体共同联系的对象，如发现社交场合中的共同好友、消费领域共同感兴趣的商品、社区群体共同接触过的人，进一步推测两点集合之间的潜在关系和联系程度。 适用场景 点集共同邻居算法适用于进行关系发掘、产品/好友推荐等图分析技术。
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。
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
根据输入参数，执行subgraph matching算法。 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。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
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
OBS对象名约束 图引擎服务支持的OBS对象名支持以下字符： 字母数字字符 0-9 a-z A-Z 特殊字符 ! - _ . * ' ( ) 中文 \u4e00-\u9fa5 暂不支持的字符有： 特殊字符 \ { ^ } % ` ] " > [ ~ < # | & @ : , $
标签：统计当前画布中所有的标签名称和对应的点边数量。 节点权重Top10：当前图中边数量最多的十个节点。 以下图统计信息为例，图中共有7个标签。标签为FUND_PRODV的点有5个，标签为FIN_PRODV的点有3个。 图中权重最大的是节点id为1101的点，共有5条边。排名第十的是节点id为1103的点，共有1条边。
以上版本的图的增量导入功能。 为防止系统重启时，不能正常恢复导入图数据，建议在使用图期间，不要删除存储在OBS中的数据。 数据列的分隔符默认为逗号，暂不支持自定义。 导入目录下的单文件或者导入的单文件大小不能超过5GB，如果超过5GB，则会导入失败，建议把文件拆成小于5GB的多个文件后再导入。
规格 说明 一万 表示允许创建的图的边数不超过一万。 一百万 表示允许创建的图的边数不超过一百万。 一千万 表示允许创建的图的边数不超过一千万。 一亿 表示允许创建的图的边数不超过一亿。 十亿 表示允许创建的图的边数不超过十亿。 十亿增强 表示允许创建的图的边数不超过二十亿。 一百亿
隐藏label 隐藏当前选择的label的点和边 在绘图区，单击图中任意一个点，被选中的点会显示为。 表示label隐藏。在图数据中默认是全部展示的，单击label旁的“眼睛”按钮，可隐藏当前选择的label的点和边（即在画布中不展示）。 表示基于label的实体过滤查询，单击该查询按
类型 取值范围 edges 是 需匹配的子图的边集, 点的ID要求为非负整数 String 标准CSV格式，边的起点与终点之间以英文逗号分隔，各边之间以换行符“\n”分隔，例如:“1,2\n2,3”。 vertices 是 需匹配的子图上各点的label String 标准CSV格
是否必选 类型 说明 vertices 否 List 结果包含的点集合。 edges 否 List 结果包含的边集合。 请求样例 观察某些节点群体结构的动态演化过程，算法名称为temporal_graph，动态分析的开始时间为${startTime}，结束时间为${endTime}。
Detection） 概述 单点环路检测（Single-Vertex-Circles-Detection）是一个经典的图问题，意在寻找图中的环路。环路上的点较好地体现了该点的重要性。 适用场景 单点环路检测适用于交通运输、金融风控等场景。 参数说明 表1 Single-Vertex-C
k核算法（kcore） 功能介绍 根据输入参数，执行K核算法。 K核算法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。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
在“图管理”页面，您可以查看图的名称，运行状态，内网访问地址，公网访问地址，计费模式，创建时间。 “内网访问地址”可单击查看，该地址是访问图实例的浮动IP，通过单击该IP地址您可以查看访问图实例的物理IP列表。为了防止浮动IP切换造成业务闪断，推荐您通过轮询的方式使用物理IP访问图实例。
和历史上运行过的异步任务的详情。 具体操作步骤如下： 在左侧导航栏中选择“图管理”，单击图管理操作列中的“更多 > 任务中心”，进入“任务中心”页面。 图1 任务中心 2.2.23及以上版本的图可以使用该功能。 当图的运行状态显示为运行中、导入中、导出中和清空中的状态时可以单击进入任务中心页面，否则是置灰状态。
略来控制对华为云资源的访问范围。例如您的员工中有负责软件开发的人员，您希望开发人员拥有GES的使用权限，但是不希望拥有删除GES等高危操作的权限，那么您可以使用IAM为开发人员创建用户，通过授予仅能使用GES，但是不允许删除GES的权限策略，控制对GES资源的使用范围。 如果华为
Service，简称GES）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。 本文档将为您介绍如何在图引擎服务管理控制台完成图数据的相关操作和分析。 使用本服务的操作流程如下所示： 图1 图引擎服务的使用流程 表1
恢复图 如果当前编辑的图数据存在问题，需要获取之前备份的数据进行分析时，您可以将备份数据载入，以恢复图数据。 图规格为“一万边”的图和产品类型为持久化版的图没有自动备份功能，恢复图数据时只能通过手动备份恢复。其他规格的图可以通过“自动备份”和“手动备份”两种方式恢复图数据。 具体操作步骤如下：
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 共同邻居算法（Common Neighbors）适用于电商、社交等多领域的推荐场景。 参数说明
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