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HyG图管理（持久化版） 您可以在图引擎编辑器内来创建HyG图，并对图进行数据导入。 图版本为2.4.2及以上版本支持该功能。 在创建图时，需要选择产品类型为“持久化版”，需要开启“支持HyG计算引擎”才可以使用该功能，具体详情请参见自定义创建图。 创建HyG图 创建完持久化版图集群后，进入图引擎
Cypher查询的where子句暂不支持正则匹配。 函数 在分组聚集、点边操作时，cypher支持一系列的函数，目前支持的函数如下所示： Cypher查询输入函数的大小写不敏感（即不区分大小写）。 聚集函数 目前支持count、collect两个聚集函数。 函数名 支持的最低版本 释义 举例 count
Cypher查询的where子句暂不支持正则匹配。 函数 在分组聚集、点边操作时，cypher支持一系列的函数，目前支持的函数如下所示： Cypher查询输入函数的大小写不敏感（即不区分大小写）。 聚集函数 函数名 支持的最低版本 释义 举例 count 2.2.17 求结果总数 match (n)
//使用cypher语句查询点集并返回 如果您输入了多个DSL查询命令，可以在输入框中通过上下方向键来查找历史命令。 DSL查询支持联想历史记录的功能，根据您输入的语法关键字会自动显示您刚输入过的语法供您参考和选择，帮助您提高查询效率。 输入栏中的关键词，不同的类型会呈现出不同的颜色，具体颜色区分如下：
Boolean 创建的图是否支持跨可用区（AZ），默认值是false，如果设置为true，系统将会把图中的ECS建在两个可用区中。 如果创建图时，不加该参数，则会将图中的ECS都建在一个可用区中。 encryption 否 encryptionReq object 图实例是否加密，默认不加密。
k核算法（kcore） 功能介绍 根据输入参数，执行K核算法。 K核算法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。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
Bigclam算法（bigclam） 功能介绍 根据输入参数，执行BigClam算法。 BigClam算法是一种重叠社区发现算法，该算法将节点与社区之间的关系建模为一个二部图，假设图中节点的连边是根据社区关系生成的，其可以检测出图中的重叠社区。 URI POST /ges/v1.
按钮可以改变当前选中边在画布中的方向。 跳数：边的跳数默认为1，取值范围为 [0，20），有两种输入格式：单值输入与区间输入。 单值输入时接收一个整数，代表当前边模式的跳数。 区间输入接收两个整数，格式为minHops..maxHops，如2..3，表示当前边模式的跳数在[2,3]区间之内。
k跳算法（k_hop） 功能介绍 根据输入参数，执行k跳算法。 k跳算法从起点出发，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中节点及其个数。 URI POST /ges/v1.0/{project
pagerank算法 功能介绍 根据输入参数，执行PageRank算法。 PageRank算法又称网页排名算法，是一种由搜索引擎根据网页（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。
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
k值越大，覆盖的点越广。 根据六度空间理论，社交网上6跳可以覆盖到所有人。 BFS按边搜索。 示例 需要在图引擎编辑器的算法区内，选定该算法进行操作。具体操作详见使用算法分析图。 计算从Lee节点出发三跳关系组成的子图。 输入参数k=3，source=Lee，mode=OUT。子图会展示在绘图区，JSON结果会展示在查询结果区。
10:45:46间产生费用，该计费周期内的计费时长为2746秒。 您需要为每个计费周期付费，使用期间的对象存储服务（OBS），公网宽带等单独计费，计费公式如表2 计费公式所示。产品价格详情中标出了资源的每小时价格，您需要将每小时价格除以3600，得到每秒价格。 表2 计费公式 资源类型
参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 k 是 核数。 算法会返回核数大于等于k的节点。 Int 大于等于0 - 注意事项 无。 示例 输入参数k=10，计算结果中核数大于等于10的节点组成的子图会展示在绘图区，节点颜色根据核数来区别，JSON结果会展示在查询结果区。 父主题：
lAcc,VertexAcc等变量来完成相应的赋值, 聚合。需要注意： 不需要声明参数类型，可以统一识别。 Lambda中可访问context中的GlobalAcc。 Lambda可作为单独的函数体执行，其传入参数需要为空。 GlobalAcc<Sum,int> g1=0; g1+=2*10+1;
Cesna算法（cesna） 功能介绍 根据输入参数，执行Cesna算法。 Cesna算法是一种重叠社区发现算法，该算法将节点与社区之间的关系建模为一个二部图，假设图中节点的连边是根据社区关系生成的。此外，该算法还利用了节点属性对社区进行建模，即假设节点的属性也是根据社区关系生成的。
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，选择您需要的图规格，快速计算出创建图的参考价格。
sources 是 起点ID集合，多个节点ID以逗号分隔（即，标准CSV输入格式） String source节点的个数不超过10000个 - - targets 是 终点ID集合，多个节点ID以逗号分隔（即，标准CSV输入格式） String target节点的个数不超过10000个 -
若用户无法确定点ID的最大长度，建议选择哈希类型。 SortKey类型：选择SortKey的值类型，通过配置不同SortKey的值来区分重复边（源点，终点，Label三者都相同的边）。 整数：整数类型。 String（字节长度小于等于40）：导入大于40的SortKey将报错。 String（可变长度）：长度无
紧密中心度算法（Closeness Centrality）参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 输入需要计算的节点ID String - - 示例 输入参数source=Lee，计算Lee节点的紧密中心度，JSON结果会展示在查询结果区。 父主题： 算法参考
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