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Match<Vertex>的gather Match<Vertex>上的Gather操作会将传入的Lambda函数中定义的所有操作作用在Match匹配的点的边上。 点匹配器Match仅接收包含两个输入参数的Lambda表达式。第一个参数指代边上的source点，第二个参数指代边上的target点。
Paths）参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 输入路径的起点ID String - - target 是 输入路径的终点ID String - - directed 否 是否考虑边的方向 Bool true或false false 注意事项 无。 示例 输入参数source
Array 判断重复边所用的属性列表。 若不为空，则会覆盖重复边（起点终点一致）中，指定属性值与输入属性值相同的边的其他属性（若有多个指定属性，则修改按属性输入顺序匹配上的第一条边的属性）。 若为空或输入边没有指定属性则更新行为与之前一致——更新符合条件的第一条边。 属性列表元素格式见表
自动续费 自动续费可以减少手动续费的管理成本，避免因忘记手动续费而导致云服务器被自动删除。自动续费的规则如下所述： 云服务器自动续费周期根据您开通自动续费的途径不同，遵循不同的规则。 在图实例到期前均可开通自动续费，到期前7日凌晨3:00首次尝试自动续费，如果扣款失败，每天凌晨3
类型 取值范围 默认值 directed 否 是否考虑边的方向 Boolean true或者false true weight 否 边上权重 String 空或字符串 * 空：边上的权重、距离默认为“1”。 * 字符串：对应的边上的属性将作为权重，当某边没有对应属性时，权重将默认为1。
08:00:00] 期间感染了新冠（注：这里点的状态变化，如感染疾病，建模为与对应点相关的边）。 图2 动态图数据示例 动态图的元数据 时间戳是动态图的重要特征，为了描述动态图数据，需要在元数据中，定义时间戳相关的属性startTime 、endTime。 注意：这里的startTime 、end
标签（Label） 标签是属性的集合，描述了一个点或边拥有的所有属性的数据格式。 在不同的标签中，如果定义了相同的属性名称（Property name），则定义的cardinality和dataType需要跟已定义的一致。2.3.18版本以后不再有该限制，即支持不同Label下的同名属性类型不同。
是否必选 类型 说明 source 是 String 边的source节点。 target 是 String 边的target节点。 label 是 String 边的label。 properties 否 Object 各个属性的值。 表3 parallelEdge参数说明 参数 是否必选
计费项 图引擎服务的计费简单、易于预测，对您选择的图规格（边数）、数据存储空间和公网流量收费。 表1 GES计费项说明 计费项 计费说明 图规格（边数） 根据您选择的边数大小计费。 针对边数提供预付费实例和按需（小时）两种计费模式。 数据存储空间 GES的数据通过对象存储服务（O
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
否 Boolean 创建的图是否启用细粒度权限控制，默认不启用，值为false。如果设置为true，创建的图所有用户都没有权限，需要调用业务面细粒度权限控制API进行授权操作才可以访问图。 enableFullTextIndex 否 Boolean 创建的图是否开启全文索引控制，
在移动互联网时代，面对庞大的社交关系，媒体传播网络，GES可以帮助客户快速、有效的发现海量数据中隐含的信息。 该场景能帮助您实现以下功能。 推荐好友、商品或资讯 通过好友关系、用户画像、行为相似性、商品相似性、资讯传播的途径等，实现好友、商品或资讯的个性化推荐。 用户分群 通过对用户画像、行为相
-和_。不能包含其他字符。索引名称的长度需在63字符以内。 说明： indexType 是 String 索引的类型，区分大小写。 “GlobalCompositeVertexIndex”为全局的Composite类型的点索引。 “GlobalCompositeEdgeIndex”为全局的Composite类型的边索引。
在图编辑器页面，您可以在此页面对当前图进行查询分析，在页面下方的Gremlin输入框中，输入一行Gremlin命令后，按“回车”键执行。 查看结果 执行Gremlin命令后在“运行记录”可以看到命令运行情况，在“查询结果”可以看到命令执行结果，如果是查点和边的命令在中间画布可以看到点和边的图形化展示。 父主题： 界面问题
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
图解图计算技术
Java SDK 客户端初始化 使用流程 Java SDK样例参考 父主题： 使用业务面SDK
Python SDK 客户端初始化 使用流程 Python SDK样例参考 父主题： 使用业务面SDK
边操作 代码样例文件路径 样例方法名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.persistence testQueryEdgeDetails 边详情查询 testBatchEdgesQuery 批量边查询 testBatchAddEdges
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