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基本操作和兼容性 基本操作 操作名 Cypher语句 查点 match (n) return n 查边 match (n)-[r]->(m) return n, r, m 查路径 match (n:user)-[r]->(m:movie)-->(s:series) return n
基本操作和兼容性 基本操作 操作名 Cypher语句 查点 match (n) return n 查边 match (n)-[r]->(m) return n, r, m 查路径 match (n:user)-[r]->(m:movie)-->(s:series) return n
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 compone
管理图 在“图管理”页面，您可以查看所创建图的详细信息。 操作步骤 在“图管理”页面，单击“图名称”前的，可以查看图的详细信息，如图1所示。 图1 图相关信息 在图管理列表中，在对应图右侧的“操作”列，单击“更多”可对图进行例如启动、停止、删除、升级图等一系列管理图操作，如图2所示。
管理面API认证鉴权 调用GES管理面API有如下两种认证方式，您可以任选其中一种进行认证鉴权。 Token认证：通过Token认证调用请求。 AK/SK认证：通过AK(Access Key ID)/SK(Secret Access Key)加密调用请求。推荐使用AK/SK认证，其安全性比Token认证更高。
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
获取账号名和账号ID 在调用接口的时候，部分请求中需要填入账号名（domain name）和账号ID（domain_id），所以需要先在管理控制台上获取到账号ID。账号ID获取步骤如下： 登录管理控制台。 鼠标移动至用户名，在下拉列表中单击“我的凭证”。 在“API凭证”页面的查看“账号名”和“账号ID”。
louvain算法（louvain） 功能介绍 根据输入参数，执行Louvain算法。 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。 URI POST /ges/v1.0/{p
GES请求条件 您可以在创建自定义策略时，通过添加“请求条件”（Condition元素）来控制策略何时生效。请求条件包括条件键和运算符，条件键表示策略语句的 Condition 元素，分为全局级条件键和服务级条件键。全局级条件键（前缀为g:）适用于所有操作，服务级条件键（前缀为服
度数关联度算法（Degree Correlation） 概述 度数关联度算法（Degree Correlation）计算所有边上起点和终点度数之间的Pearson关联系数，常用来表示图中高度数节点是否和高度数节点相连。 适用场景 度数关联度算法（Degree Correlation）适用于衡量图的结构特性场景。
三角计数算法（triangle_count） 功能介绍 根据输入参数，执行三角计数算法。 三角计数算法（Triangle Count）统计图中三角形个数。三角形越多，代表图中节点关联程度越高，组织关系越严密。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg
标签传播算法（label_propagation） 功能介绍 根据输入参数，执行label_propagation算法。 标签传播算法（Label 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
Node2vec算法 概述 Node2vec算法通过调用word2vec算法，把网络中的节点映射到欧式空间，用向量表示节点的特征。 Node2vec算法通过回退参数 P 和前进参数 Q 来生成从每个节点出发的随机步，带有BFS和DFS的混合，回退概率正比于1/P，前进概率正比于1
查看运行记录 系统会以表格的方式记录用户的执行操作记录，方便用户在分析数据时了解执行进度和执行完成时间。 查看运行记录的具体步骤如下： 进入图引擎编辑器页面，详细操作请参见访问图引擎编辑器。 在执行Gremlin/Cypher/DSL查询或算法分析之后，在“运行记录”页签下会展示
图探索功能 提供图相关工具来探索图。 多标签图不支持图探索功能。 路径拓展 利用Filtered-query-API原理，对k跳过程进行逐层过滤，列出满足过滤条件的第k跳节点或边。Filtered-query接口说明可参考Filtered-query API。 在图引擎编辑器左侧
infomap算法（infomap） 功能介绍 根据输入参数，执行infomap算法。 infomap算法是一种基于信息论的社区发现算法，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，其优化目标为找到最优的社区结构，使节点的层次编码长度最小。 URI POST /ges/v1
图管理简介 在“图管理”页面，您可以查看图的名称，运行状态，内网访问地址，公网访问地址，计费模式，创建时间。 “内网访问地址”可单击查看，该地址是访问图实例的浮动IP，通过单击该IP地址您可以查看访问图实例的物理IP列表。为了防止浮动IP切换造成业务闪断，推荐您通过轮询的方式使用物理IP访问图实例。
启动图 操作场景 图列表中处于“已停止”状态的图，如果需要重新启用，您可以启动图，使得图可重新被访问和分析。 处于“运行中”状态的图，无法执行启动操作。 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，选择需启动的图，在“操作”列选择“更多”>“启动”。
使用算法分析图 服务为您提供了丰富的基础图算法、图分析算法和图指标算法，您可以使用图算法做关系分析等。 使用算法分析图，具体操作如下： 进入图引擎编辑器页面，详细操作请参见访问图引擎编辑器。 在算法分析区，你可以选择算法，并设置参数。 图引擎服务支持的算法如算法一览表所示，详细算法介绍请参见算法参考。
聚类系数算法（Cluster 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。
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