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待添加的点数组，一次最多添加1万个点。数组参数详见vertices参数说明。 overrideExists 否 Boolean 检测待插入的点是否存在，默认值为false。 当值为false时，只要有一个点存在，就会报错，且这批点均写入失败。 当值为true时，对已存在的点采取覆盖写策略。
batch-update 更新该属性的值。 batch-add 添加属性的值。当属性的cardinality为single时，其操作与update一致；当cardinality为list或set时，意为向集合中添加值。 batch-del 删除属性的值。 请求参数 表2 Body参数说明
String 图名称。 vertex_ids 是 String 需要查询的节点id列表。当vertexIds指定多个id时，URL中用“,”隔开。 请求参数 表2 Body参数说明 参数 类型 说明 data List 查询的点详情数据，请参见表3 data参数说明。 表3 data参数说明
是否必选 类型 说明 vertex 是 String 点名称。 label 是 String 点的label，若没有则置为“__DEFAULT__”。 properties 否 Json 各个属性的值。 响应参数 表3 要素说明 参数 类型 说明 errorMessage String 系统提示信息。
批量点查(1.1.9) 功能介绍 根据批量节点ID查询节点信息，返回这些节点的详情，包括标签和属性等。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/vertices/action?action_id=batch-query
} } ] } SERVER_URL：图的访问地址，取值请参考业务面API使用限制。 参数说明 表2 Body参数说明 参数 是否必选 类型 说明 vertices 是 Json 待添加的顶点数组。 表3 vertices参数说明 参数 是否必选 类型 说明
jobType Integer 任务类型。请求失败时，该字段为空。 请求示例 查询满足过滤条件的点集合，请求的起始位置为0，每页资源数量的最大值为2，用于过滤的属性条件为movie和user，用于过滤的属性名为Age。 POST https://{SERVER_URL}/ges/v1.0
vertex_id 是 String 点ID。 请求参数 表2 Body参数说明 参数 是否必选 类型 说明 label 是 String 点的label。 响应参数 表3 响应Body参数 参数 类型 说明 errorMessage String 系统提示信息。 执行成功时，字段可能为空。
vertices 是 Json 待添加的点数组，一次最多添加1万个点。数组参数详见vertices参数说明。 overrideExists 否 Boolean 对vertices参数中已经存在的点是否采取覆盖写策略。默认值为false。 当值为false时，会忽略已经存在的点，不做处理。 当值为
通过导入文件更新点边的指定属性(2.2.13) 功能介绍 通过导入文件更新点边的指定属性。 为防止系统重启时，不能正常恢复更新图数据，建议在使用图期间，不要删除存储在OBS中的数据。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/action
允许GES调用您的VPC服务。例如，发生故障转移时，GES使用这个委托将您的弹性IP绑定到主GES负载均衡实例。 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
不同区域的弹性云服务器不支持跨区域部署在同一负载均衡器下。 资源的价格 不同区域的资源价格可能有差异，请参见华为云服务价格详情。 如何选择可用区 是否将资源放在同一可用区内，主要取决于您对容灾能力和网络时延的要求。 如果您的应用需要较高的容灾能力，建议您将资源部署在同一区域的不同可用区内。 如果您的应用要求实例之间
终端节点 终端节点即调用API的请求地址，不同服务不同区域的终端节点不同，您可以从地区和终端节点中查询所有服务的终端节点。 图引擎服务的终端节点如下表所示，请您根据业务需要选择对应区域的终端节点。 表1 图引擎服务的终端节点 区域名称 区域 终端节点（Endpoint） 华北-北京一
根据输入参数，执行单点环路检测算法。 单点环路检测（single_vertex_circles_detection）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。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
limit_circle_number 否 限定寻找圈的个数 Integer [1,100000] 100 表2 response_data参数说明 参数 类型 说明 circles List 经过给定点的圈集合。格式： [[circle1],[circle2],…],其中circle的格式为： [vertexId
是否考虑边的方向 Bool true或false false timeWindow 否 用于进行时间过滤的时间窗 Json 具体请参见表2。 - 表2 timeWindow参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 filterName 否 用于进行时间过滤的时间属性名称
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。
vertexsetPath和edgesetPath至少有一个 String 点文件目录或点文件名。 vertexsetFormat 否 String 点数据集格式。当前仅支持csv。 默认为csv。 edgesetPath vertexsetPath和edgesetPath至少有一个
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。 参数说明 表1 Single-Vertex-C
点集全最短路算法（Shortest Path of Vertex Sets）用于发现两个点集之间的所有最短路径。 适用场景 点集最短路算法可应用于互联网社交、金融风控、路网交通、物流配送等场景下的区块之间关系的分析。 参数说明 表1 All Shortest Paths of Vertex Sets参数说明
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