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7020 The VPC does not exist. VPC不存在 查看请求体的虚拟私有云ID是否存在。 400 GES.7021 The subnet cannot be found in the specified VPC. 指定的VPC下子网不存在 查看请求体的子网ID是否不存在，或者是否不属于上述的虚拟私有云。
空：边上的权重、距离默认为“1” 字符串：对应的边上的属性将作为权重，当某边没有对应属性时，权重将默认为“1” 说明： 边上权重应大于0。 weight 关于迭代次数（iterations）和收敛精度（convergence）参数如何调节，请参考迭代次数和收敛精度的关系。 表2 reponse_data参数说明
4。 directed 否 Boolean 是否考虑边的方向，取值为true或false，默认值为true。 关于迭代次数（iterations）和收敛精度（convergence）参数如何调节，请参考迭代次数和收敛精度的关系。 表2 response_data参数说明 参数 类型
initial 否 点上用作初始化标签的属性名称 String 空或字符串。 空：每个节点各自分配一个特有的初始化标签；适用于事先没有任何节点标注信息的情况。 字符串：将节点的对应的属性字段取值作为初始化标签（类型为string，对于未知标签的点，初始化标签字段赋空）；适用于已标注部分节点标签，预测未知节点标签的情况。
关联路径算法（n-Paths）用于寻找图中两节点之间在层关系内的n条路径。 适用场景 关联路径算法（n-Paths）适用于关系分析、路径设计、网络规划等场景。 参数说明 表1 关联路径算法（n-Paths）参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 输入路径的起点ID String -
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。 参数说明 表1 关联预测算法（Link Prediction）参数说明
参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 用于获取操作API的权限。获取方法请参见获取Token接口，响应消息头中X-Subject-Token的值即为Token。 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 quotas
要该委托。 受限于历史上IAM1.0只有RBAC授权的限制，这两种场景委托权限比较大，GES服务实际上并不需要这么大的权限。 为了优化委托的权限，GES在界面上提供了一键优化的功能，可以帮助客户一键删除委托给GES服务的不必要的权限。 委托权限优化 登录图引擎服务管理控制台，在左侧导航栏，选择“图管理”。
图数据模型中的点代表实体，如交通网络中的车辆、通信网络中的站点、电商交易网络中的用户和商品、互联网中的网页等。 图数据模型中的边代表关系，如社交网络中的好友关系、电商交易网络中用户评分和购买行为、论文中作者之间的合作关系、文章之间的索引关系等。 如果点被删除了，基于该点的边会自动删除。 父主题：
OperateAccess策略。（OBS是全局服务，对应的OBS策略需要在全局服务下查找） 由于缓存的存在，对用户和用户组授予OBS相关的角色后，大概需要等待13分钟角色才能生效；授予策略后，大概需要等待5分钟策略才能生效。 表2 GES常用操作与系统策略的关系 操作 GES FullAccess GES
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
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 通过好友关系、用户画像、行为相似性、商品相似性、资讯传播的途径等，实现好友、商品或资讯的个性化推荐。 用户分群 通过
08:00:00] 期间感染了新冠（注：这里点的状态变化，如感染疾病，建模为与对应点相关的边）。 图2 动态图数据示例 动态图的元数据 时间戳是动态图的重要特征，为了描述动态图数据，需要在元数据中，定义时间戳相关的属性startTime 、endTime。 注意：这里的startTime 、end
费提供的更大折扣，节省34%至47%的费用，该方式适合计划长期使用的客户。 预付费实例是一种计费理念，可以理解为一种优惠券，购买预付费实例和创建并使用实例是独立的过程。当您在使用实例时，计费系统会自动比较您已购买的有效期内的预付费实例数量和您使用的相同区域、相同实例规格的实例数量
费按照OBS的计费规则，详情可参考对象存储服务价格详情。 公网流量 GES支持绑定公网IP，所需费用按照虚拟私有云（VPC）服务的EIP计费规则进行计费；GES在华为云内部网络产生的流量不计费。 图引擎服务计费详情及样例，请参见产品价格详情。您可以通过图引擎服务提供的价格计算器，
随机游走模型的实时推荐算法，能够推荐与输入节点相近程度高、关系或喜好相近的节点。 适用场景 实时推荐算法（Real-time Recommendation）可以基于历史购买和浏览数据进行相近商品推荐，也可以为用户进行相近喜好的潜在好友推荐。 适用于电商、社交等多领域的推荐场景。 参数说明
产品优势 大规模 高效的数据组织，让您更有效的对百亿节点千亿边规模的数据进行查询与分析。 高性能 深度优化的分布式图形计算引擎，为您提供高并发、秒级多跳的实时查询能力。 查询分析一体 查询分析一体化，提供丰富的图分析算法，为关系分析、路径的规划、营销推荐等业务提供多样的分析能力。 简单易用
参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 用于获取操作API的权限。获取方法请参见获取Token接口，响应消息头中X-Subject-Token的值即为Token。 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 errorMessage
约束与限制 浏览器版本说明 建议使用如下版本浏览器。 google chrome：43.0及更高版本。 mozilla firefox：43.0及更高版本。 Microsoft Edge：99.0.1150.39及更高版本。 从GES导出的CSV文件打开说明 如果将从GES导出的C
k跳算法（k-hop）从起点出发，通过宽度优先搜索（BFS），找出k层与之关联的所有节点。找到的子图称为起点的“ego-net”。k跳算法会返回ego-net中节点的个数。 适用场景 k跳算法（k-hop）适用于关系发现、影响力预测、好友推荐等场景。 参数说明 表1 k跳算法（k-hop）参数说明
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