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算法结果TXT格式说明 表1 算法结果的txt格式 算法 支持程度 header content e.g. all_pairs_shortest_paths 本地，OBS # runtime: {runtime} # paths_number: {paths_number} # data_total_size:
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。 如果一个PageRank值很高的网页链接到其他网页，那么被
多图管理（持久化版） 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
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
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。 如果一个PageRank值很高的网页链接到其他网页，那么被
图数据的持久化功能，将用户写入的数据落盘，通过多副本和硬件冗余等方式，实现高可用和快速故障恢复，目前持久化版已完成千亿和万亿的大规模图存储和查询验证。 现将图规格为持久化版的图支持的API单独成章节，方便您查阅和使用。 支持的数据类型 类型 描述 char 字符。 float float浮点类型（32位浮点）。
图编辑器新增路径探索功能 新增路径探索能力，可在图编辑器前端指定起点和跳数进行探索 商用 图探索 2 GES产品类型增加持久化版 创建图时可选新的产品类型持久化版。容量无限，基于分布式KV数据库做存储和计算的新一代图数据库，有更高的性能。 商用 创建图 3 图编辑器新增3D展示 可以
ory，当graph_size_type_index取值为"6"时，默认为Persistence。 InMemory：内存版 Persistence：持久化版 vertex_id_type vertex_id_type object 点的id类型，仅持久化图需要填写。 说明： 点
可选的产品类型。 内存版：容量有限，最大可支持到百亿边。基于内存存储和计算，预置丰富的算法，支持Gremlin和Cypher查询语言。 持久化版：容量无限。基于分布式KV数据库做存储和计算的新一代图数据库，有更高的性能，仅支持Cypher查询语言。 点ID类型（当您选择产品类型为持久化版时，会有此选项）
支持在查询编辑器页面使用算法对图进行分析，当前支持的算法列表如下图所示。 表1 算法一览表 算法 介绍 PageRank算法 又称网页排名，是一种由搜索引擎根据网页（节点）之间相互的超链接计算的技术，用来体现网页（节点）的相关性和重要性。 PersonalRank算法 PersonalRank算法又称Personalized
graphSizeTypeIndex 是 String 图规模类型索引。 0：一万边 1：百万边 2：千万边 3：一亿边 4：十亿边 5：百亿边 6：持久化版 401：十亿增强边 arch 否 String 图实例CPU架构类型，取值为x86_64和aarch64。默认取x86_64。 x86_64：X86
基本概念 点 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。 边 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。 Gremlin Gremlin是Apache
ory，当graph_size_type_index取值为"6"时，默认为Persistence。 InMemory：内存版 Persistence：持久化版 vertex_id_type vertex_id_type object 点的id类型，仅持久化图需要填写。 说明： 点
执行器类型，可选值为“map”、“slotted” 、“block”，默认为“map”。 说明： slotted执行器自2.3.14版本开始支持。 block执行器自2.4.1版本开始支持。 与map执行器相比，slotted执行器和block执行器在语句的计划生成阶段完成了更多的语句数据流分析
执行器类型，可选值为“map”、“slotted” 、“block”，默认为“map”。slotted执行器自2.3.15版本开始支持，block执行器自2.4.1版本开始支持。 executionMode（2.2.23） 否 String 执行模式。同步执行模式填写“sync”，异
统计信息展示 通过框选画布中点和边，在统计信息区会显示出当前所框选的点边对应的标签和节点权重的数量。关于点和边的概念请参考图数据格式。 统计信息展示的具体操作如下： 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。 单击绘图区右侧的，显示“条件过滤、属性和统计信息”页面，单击“统计信息”页签。
析算法和图指标算法。算法简介如下表所示。 表1 算法一览表 算法 介绍 PageRank算法 又称网页排名，是一种由搜索引擎根据网页（节点）之间相互的超链接计算的技术，用来体现网页（节点）的相关性和重要性。 PersonalRank算法 PersonalRank算法又称Personalized
hip），点和关系是最重要的实体。 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。
PersonalRank值越高，source节点的相关性/重要性越高）。 适用场景 PersonalRank算法适用于商品推荐、好友推荐和网页推荐等场景。 参数说明 表1 PersonalRank算法参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 节点的ID
执行器类型，可选值为“map”、“slotted” 、“block”，默认为“map”。slotted执行器自2.3.15版本开始支持，block执行器自2.4.1版本开始支持。 executionMode（2.2.23） 否 String 执行模式。同步执行模式填写“sync”，异
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