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graph_name 是 String 图名称。 请求示例 执行指定算法，算法名字为pagerank，算法的权重系数为0.85，收敛精度为0.00001，最大迭代次数为1000，考虑边的方向。 POST http://{SERVER_URL}/ges/v1.0/{project_id}
action_id=batch-query { "vertices": ["0","1"] } SERVER_URL：图的访问地址，取值请参考业务面API使用限制。 响应示例 状态码： 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 {
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
系统提示信息。 执行成功时，字段可能为空。 执行失败时，用于显示错误码。 jobId String 执行该异步任务的jobId。请求失败时，字段为空。 说明： 可以利用返回的jobId查看任务执行状态、获取算法返回结果，详情参考查询Job状态(1.0.0)。 请求示例 执行算法结果转存，返回jobId。
建进度。 图3 查看创建进度 创建成功的索引会显示在左侧的索引模块中。 删除索引 在图引擎编辑器左侧的索引模块，选择想要删除的索引，按住鼠标左键将滚动条从左侧滑至最右侧。 单击操作列的“删除”，会出现一个弹窗。 图4 删除索引 核对想要删除的索引信息，确认后手动输入或者一键输入“DELETE”，执行删除操作。
费提供的更大折扣，节省34%至47%的费用，该方式适合计划长期使用的客户。 预付费实例是一种计费理念，可以理解为一种优惠券，购买预付费实例和创建并使用实例是独立的过程。当您在使用实例时，计费系统会自动比较您已购买的有效期内的预付费实例数量和您使用的相同区域、相同实例规格的实例数量
根据输入参数，执行连通分量（Connected Component）算法。 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 component）。连通分量算法（Connected
Integer 边数量。 请求示例 查询HyG图的概要信息。 GET http://{SERVER_URL}/ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/summary SERVER_URL：图的访问地址，取值请参考业务面API使用限制。 响应示例 状态码：
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。
edges 是 Object 待查询的边数组。 表3 edges参数说明 参数 是否必选 类型 说明 source 是 String 边的source节点。 target 是 String 边的target节点。 index 否 String 边的index。 响应参数 表4 响应Body参数说明
"vertices": ["27003509_北京中央电视台大楼", "39636392_八达岭长城"] } SERVER_URL：图的访问地址，取值请参考业务面API使用限制。 响应示例 状态码： 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 { "data":
功能介绍 提供灵活的DSL帮助用户低成本设计并运行算法。DSL算法详细介绍请参考DSL语法说明。 DSL算法执行结束后，用户需使用HyG算法结果转存API将DSL执行结果转存到OBS上。转存之后，您可以通过stdout等文件查看算法结果，由于HyG图是分布式的，结果文件可能有多个，对应不同分区的结果。
= graph.nid(100) # 基于Pregel模型实现自定义SSSP算法，并设置顶点值类型ntype为int， # 消息类型mtype默认和ntype保持一致，combiner类型设置为min @pregel_types(ntype=int, combiner=min)
更新label 功能介绍 持久化版版本更新label的方式为全量覆盖。更新label只影响之后创建的点边，不影响已存在的点边。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/schema?label={labelName}
PageRank算法。该算法继承了经典PageRank算法的思想，利用图链接结构来递归计算各节点的重要性。与PageRank算法不同的是，为了保证随机行走中各节点的访问概率能够反映出用户的偏好，PersonalRank算法在随机行走中的每次跳转会以（1-alpha）的概率返回到source节点。 URI
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，那么被链接到的网页的PageRank值会相应地提高。
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。利用样本间的关系建图，节点包括已标注和未标注数据，其边表示两个节点的相似度，节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数据就像是一个源头，可以对无标签数据进行标注，节点的相似度越大，标签越容易传播。
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
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
edges 是 Object 待查询的边数组。 表3 edges参数说明 参数 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 否 String 边的label。 sortKey 否
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