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中介中心度算法（betweenness） 功能介绍 根据输入参数，执行中介中心度算法。 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。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name
删除索引(1.1.6) 功能介绍 根据给定的 indexName 删除索引。 URI DELETE /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/indices/{index_name} 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id
取消Job(1.0.0) 功能介绍 用于取消已经提交的作业。 只有导出图，导入图，点过滤查询、边过滤查询、多跳过滤查询（Filtered-query V2）、执行算法、增加索引返回的Job支持取消。 支持取消的算法有：topicrank、pagerank、personalrank、
GES资源 资源是服务中存在的对象。在GES中，资源如下，您可以在创建自定义策略时，通过指定资源的路径来选择特定资源。 表1 GES的指定资源与对应路径 指定资源 资源名称 资源的路径 graphName GES图名称 graphName backupName GES备份名称 backupName
删除HyG图 功能介绍 删除HyG图。 URI DELETE /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name} 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ID。 graph_name
取消HyG Job 功能介绍 用于取消已经提交的HyG作业。 取消运行中的作业，作业不会立即终止，可能存在延时。 URI DELETE /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 类型
子图匹配算法（subgraph matching） 功能介绍 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。
连通分量（connected_component）(1.0.0) 当前该算法不需要输入parameters参数就可以运行。 表1 response_data参数说明 参数 类型 说明 Max_WCC_size Integer 最大连通分量中节点的个数 Max_WCC_id String
删除备份 当备份数据不再使用时，您可以根据情况删除备份数据。 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“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。
关联预测算法（Link Prediction） 概述 关联预测算法（Link Prediction）给定两个节点，根据Jaccard度量方法计算两个节点的相似程度，预测节点之间的紧密关系。 适用场景 关联预测算法（Link Prediction）适用于社交网上的好友推荐、关系预测等场景
停止图 操作场景 当某张图不需使用时，您可以停止图。停止图后，您将无法继续访问使用。 停止图不会释放资源。 停止图七天后，系统会自动重新启动该图数据库实例，以确保该图可以跟上服务提供的系统维护更新。 操作步骤 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
升级图 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”。
业务面API构造请求 本节介绍GES业务面REST API请求的组成。 请求URI 图引擎服务业务面API请求URI由如下部分组成。 {URI-scheme} :// {SERVER_URL} / {resource-path} ? {query-string} 尽管请求URI包含在请求消息头中
共同邻居算法（Common Neighbors） 概述 共同邻居算法（Common 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
删除边(1.0.6) 功能介绍 删除边，可根据指定的属性值或index进行删除。 URI DELETE /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/edges?source={sourceVertex}&target={targetVertex
导出图 可将图数据导出至自定义的OBS目录下。 内存版的图支持 1.0.3 以上版本的图数据导出。 持久化版的图支持2.3.14及以上版本的图数据导出。 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，选择需导出的图，在“操作”列选择“
单点环路检测（Single Vertex Circles 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
删除图 如果已完成图数据的分析，您可以删除图以释放资源。 删除图，默认不保留图备份，相关备份也会被删除，数据无法恢复，请谨慎操作。 删除图的具体操作步骤如下： 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，选择需删除的图，在“操作”列选择“更多”>“删除
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
清空数据 当导入了不需要的数据或者导入数据量过大，超过图规模时，可清空数据。 或通过Gremlin命令或Cypher命令误删除了数据，但不确定误删的数据有哪些，可以清空数据后重新导入。 清空数据操作将删除图所有的点、边数据，请谨慎操作。 清空数据的具体操作步骤如下： 登录图引擎服务管理控制台
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