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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
连通分量算法（Connected Component） 概述 连通分量代表图中的一个子图，当中所有节点都相互连接。考虑路径方向的为强连通分量（strongly connected component），不考虑路径方向的为弱连通分量（weakly connected component）。连通分量算法（Connected
图名称。 sourceVertex 是 String 边的起点。 targetVertex 是 String 边的终点。 label（持久化版） 否 String 边的label值。 sortKey（持久化版） 否 String 重复边的sortKey值。 sortKeyType（持久化版）
根据输入参数，执行Cesna算法。 Cesna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。此外，该算法还利用了节点属性对社区进行建模，即假设节点的属性也是根据社区关系生成的。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/
取值为lazy时，采用流式解析cypher的策略，cypher返回体不常驻内存。 取值为eager时为获取整个json后解析。 limit 流速控制，默认值100000，内核以批的形式返回给server侧的webapp，由webapp整理成流返回给前端。limit的含义为内核返回给webapp时的批的大小。对同
历史查询 在运维监控页面左侧导航栏单击“监控>历史查询”，进入历史查询页面，该页面展示了图实例历史上运行过的异步任务的详情（和业务面任务中心展示的一样）。 图1 历史查询页面 父主题： 监控
Engine 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：
紧密中心度算法（Closeness Centrality）计算一个节点到所有其他可达节点的最短距离的倒数，进行累积后归一化的值。紧密中心度可以用来衡量信息从该节点传输到其他节点的时间长短。节点的“Closeness Centrality”越大，其在所在图中的位置越靠近中心。 适用场景 紧密中心度算法（Closeness
查询边详情(1.0.0) 功能介绍 根据边的起点、终点以及索引，查询边的详细信息，返回边上的标签和属性等。 URI GET /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/edges/detail?source={sourceVertex}&
由于GES软件版本不断升级，旧版本的图可以通过“升级”操作升级为新版本的图。 当前仅支持 1.0.3 以上版本的图的升级功能。 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，选择“图管理”。 在图管理列表中，选择需升级的图，在“操作”列选择“更多”>“升级”。 在弹出的升级提示框中，选择“版本”和是否“强制升级”。
云监控服务可以对GES的运行状态进行日常监控。您可以通过云监控管理控制台，直观地查看各项监控指标。 监控数据的获取与传输会花费一定时间，因此，云监控数据显示的是当前时间5～10分钟前的状态。如果您的图刚刚创建完成，请等待5～10分钟后查看监控数据。 前提条件 创建的图运行状态正常运行。
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。 适用场景 聚类系数算法（Cluster
ges001_vertex_util 点容量使用率 统计图实例的点容量使用率，其值为当前图点个数和图点容量的比值。 单位：% 0~100 值类型：Float GES实例 ges002_edge_util 边容量使用率 统计图实例的边容量使用率，其值为当前图边个数和图边容量的比值。 单位：% 0~100 值类型：Float
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
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。
异步任务jobId返回后，若jobId业务层丢失无法通过接口重新获取，现在提供一个新的接口用于查询engine中保存的所有异步任务，返回每个任务的jobId、job状态、原始请求。 图规格为持久化版的图，目前最多返回100000条请求。 URI GET /ges/v1.0/{pro
架中进程的并发线程数被强制设置为1，且UDF中用户可以使用print语句打印调试信息（当debug_mode=False时，UDF中有print语句会报错）。 此外，BaseGraph还有一个BaseGraph.nid(ext_id:str)->int的接口，用于获取点的内部ID。
登录华为云账号，进入图引擎服务管理控制台，单击右上角的“创建图”按钮，进入创建图页面。 在创建图页面单击“动态图”tab页进入动态图的创图界面。 图1 创建动态图页面 参考自定义创建图章节的参数介绍，填写相关参数信息。 在此tab页下创建的图，默认开启动态图分析能力。 填写完参数后，单
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