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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
功能介绍 根据给定的indexName，IndexType等信息创建索引。目前支持的索引：复合索引。 复合索引有全局点索引（GlobalCompositeVertexIndex）和全局边索引（GlobalCompositeEdgeIndex）。复合索引可在label和property上创建索引，使用索引查询可以加快速度。
持久化的图暂不支持该功能。 只有2.3.16及以上版本的内存版的图支持该功能，低版本的图需要您先进行升级图操作，升级到最新版本再进行导出。 您需要先在“图管理”页面对图进行成功备份，让图出现在“备份管理”页面，具体操作请参考备份图。 在“备份管理”页面中，关联图的状态是运行中
在“备份管理”页面右上角，单击“导入”。 在弹出的对话框中，选择将要导入的图和存放备份图数据的OBS路径，单击“是”完成导入备份的图数据。 图1 导入备份数据 OBS导入路径请选择目录层级（文件夹），否则会导致导入备份失败。 任务下发成功后，可以在任务中心查看任务执行情况。 父主题： 备份图和恢复图
您可以通过图引擎编辑器对图进行分析和查询。其内置丰富的算法，供不同领域客户在不同场景使用；兼容Gremlin查询语言和Cypher查询语言，支持开放的API接口。简单易用，让零基础用户快速上手。 具体操作步骤如下： 登录图引擎服务管理控制台，左侧导航栏选择“图管理”。 在“图管理”页面，选择需要访问的图，单击“操作”列的“访问”。
扩副本(2.2.23) 功能介绍 扩副本能力允许动态扩容多个从节点，扩容的从节点可以处理读请求，从而提高读请求性能。 一万边和百亿边规格的图暂不支持扩副本。 进行扩副本操作后，不支持扩容图操作。 如果要对图进行扩容和扩副本两个操作，需要您先进行扩容图操作，再进行扩副本操作。 调试 您可以在API
在编辑器内，页面会弹出“时间轴设置框”，需要您设置以下参数： 这里设置的参数会同步设置群体演化和动态拓展模块内的参数。 开始时间属性值：用您导入或创建的元数据的属性作为动态图开始时间的属性名称，默认为startime，属性为date或long、int类型。 时间轴开始时间：动态分析图的开始时间(start)，开始时间必须要小于等于结束时间。
持久化版的图在创建时，会自动升级为多图集群，一个图集群下可以包含多个图实例，不同的图实例可以分配不同的数据，方便用户同时对多个图数据进行分析。 进入图引擎编辑器，在页面左上角，可对图集群中的图实例进行管理，单击图集群名称旁的下拉框，进行图实例切换。 图1 多图管理 新增图和删除图
点属性列表：点属性列表，指定的属性需属于schema文件中的属性，如果列表为空，则不会导入点属性。 边属性列表：边属性列表，指定的属性需属于schema文件中的属性，如果列表为空，则不会导入边属性。 图5 数据导入 填写完成后，单击“确定”，导入后的数据会显示在HyG图信息详情里。
操作场景1：供电范围查询。 包含的子操作： 查找位于变电站中的母线。 查找某根母线的供电范围。 查找某根母线供电范围内的用户点。 操作步骤：您只需要单击运行键，如有弹框，在弹框内选择母线值，运行后即可在画布显示效果图。 操作场景2：停电故障分析。 包含的子操作： 从停电用户点回溯定位故障点。
调用API获取项目ID 项目ID可以通过调用查询指定条件下的项目信息API获取。 获取项目ID的接口为“GET https://{Endpoint}/v3/projects”，其中{Endpoint}为IAM的终端节点，可以从地区和终端节点获取。 接口的认证鉴权请参见管理面API构造请求。 响应
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
根据网页（节点）之间相互的超链接进行计算的技术，用来体现网页（节点）的相关性和重要性。 如果一个网页被很多其他网页链接到，说明这个网页比较重要，也就是其PageRank值会相对较高。 如果一个PageRank值很高的网页链接到其他网页，那么被链接到的网页的PageRank值会相应地提高。
单源最短路算法（SSSP） 概述 单源最短路算法（SSSP）计算了图论中的一个经典问题，给出从给定的一个节点（称为源节点）出发到其余各节点的最短路径长度。 适用场景 单源最短路算法（SSSP）适用于网络路由、路径设计等场景。 参数说明 表1 单源最短路算法（SSSP）参数说明 参数
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
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
k跳算法（k-hop） 概述 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
否 查询的起始节点ID集合 String - 标准csv格式，ID之间以英文逗号分隔，例如：["Alice","Nana"] n 否 枚举的满足过滤条件的圈的个数的上限 Integer [1,100000] 100 statistics 否 是否输出所有满足过滤条件的圈的个数 Boolean
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