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计费项 图引擎服务的计费简单、易于预测，对您选择的图规格（边数）、数据存储空间和公网流量收费。 表1 GES计费项说明 计费项 计费说明 图规格（边数） 根据您选择的边数大小计费。 针对边数提供预付费实例和按需（小时）两种计费模式。 数据存储空间 GES的数据通过对象存储服务（O
终端节点 终端节点即调用API的请求地址，不同服务不同区域的终端节点不同，您可以从地区和终端节点中查询所有服务的终端节点。 图引擎服务的终端节点如下表所示，请您根据业务需要选择对应区域的终端节点。 表1 图引擎服务的终端节点 区域名称 区域 终端节点（Endpoint） 华北-北京一
带过滤的n_paths算法（filtered_n_paths）(2.2.22) 概述 带过滤的n_paths算法是给定起始点source、目的点target、跳数k、路径数n、过滤条件filters，找出source和target间不多于n条的k跳无环路径。 算法名称：带过滤的n_paths
根据输入参数，执行BigClam算法。 BigClam算法是一种重叠社区发现算法，该算法将节点与社区之间的关系建模为一个二部图，假设图中节点的连边是根据社区关系生成的，其可以检测出图中的重叠社区。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
API版本与软件版本相对应，1.0.0为起始版本号，其余版本均在起始版本基础上进行修改，且向下兼容。具体请参考管理面API概览和内存版中各接口对应的版本号。 建议您根据需要选择合适的版本进行操作。 父主题： 使用前必读
调整end - begin的值（比如1000w）； limit 否 Integer 被删除点数量的最大值，默认删除全部满足条件的点 表3 vertexFilters参数结构 参数 是否必选 类型 说明 propertyName propertyName和degree两者必选其一 String
批量边查(1.1.6) 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
果，详情参考Job管理API。 jobType String 执行该异步任务的jobType。 请求示例 （仅支持异步模式）导出满足过滤条件的边集合，关系类型过滤条件为rate，属性名称分别为Score和Datetime，导出路径为demo_movie/。 POST https:
果，详情参考Job管理API。 jobType String 执行该异步任务的jobType。 请求示例 删除满足过滤条件的边集合（仅支持异步模式），关系类型过滤条件为rate，属性名称分别为Score和Datetime。 POST https://{SERVER_URL}/ges/v1
ASCII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 set dataType 是 String 属性的数据类型。具体请参考表1中的元数据类型。 typeNameCount
操作指导 下载相应的SDK和驱动，具体操作请参考连接管理。 解压huaweicloud-ges-sdk-xxx.zip，下面有一个graph-python-sdk-example的python工程，可以导入到IDE中。 找到API对应的样例类名（详见样例参考），参考API以及每个
配额说明 为防止资源滥用，平台限定了各服务资源的配额，对用户的资源数量和容量做了限制。 如果当前资源配额限制无法满足使用需要，您可以申请扩大配额。 GES服务应用的基础设施如下： 统一身份认证（IAM） 虚拟私有云（VPC） 对象存储服务（OBS） 关于如何查看配额，如何申请扩大配额，请参考《关于配额》。
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
操作指导 下载相应的SDK和驱动，具体操作请参考连接管理。 解压huaweicloud-ges-sdk-xxx.zip，下面有一个graph-java-sdk-example的maven工程，可以导入到IDE中。 找到API对应的样例类名（详见样例参考），参考API以及每个API
Service，简称GES），是国内首个商用的、拥有自主知识产权的国产分布式原生图引擎，是针对以“关系”为基础的“图”结构数据，进行查询、分析的服务。广泛应用于社交应用、企业关系分析、风控、推荐、舆情、防欺诈等具有丰富关系数据的场景。 本文档能够帮助您快速了解和使用图引擎服务，基本使用流程如下：
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
String 操作符。 update更新该属性的值 add 添加属性的值。当属性的cardinality为single时，其操作与update一致；当cardinality为list或set时，意为向集合中添加值。 del 删除属性的值 请求参数 表2 Body参数说明 参数 是否必选
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
abel的特定属性设置遍历（traverse）、读、写权限。您可以对您管理的图进行label、property级别细粒度权限设置，并对用户组进行授权。 该功能支持对“2.2.21”及以上版本的内存版图和“2.4.0”及以上版本的持久化图来进行细粒度权限设置，该版本以下的图暂不支持
对于该source节点的随机游走将提前结束。 Int 1~2000 1000 label 否 希望输出的点的类型。 说明： 其值为空时，将不考虑点的类型，输出算法原始计算结果。 对其赋值时，将从计算结果中过滤出具有该“label”的点的返回。 String 节点label - directed
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