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在线生成SDK代码 API Explorer的代码示例能根据需要填写参数后动态生成SDK代码，降低您使用SDK的难度，推荐使用。 GES在API Explorer仅对接常用Region供用户调试，若动态生成代码的客户端初始化使用的Region不满足使用场景，可参考如下代码： //
诺的用户。本文将介绍按需计费图规格的计费规则。 适用场景 按需计费适用于具有不能中断的短期、突增或不可预测的应用或服务，例如电商抢购、临时测试、科学计算。 适用计费项 以下计费项支持按需计费。 表1 适用计费项 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
使用管理面SDK 在线生成SDK代码 SDK列表
一个字段，如字段中含有分隔符或者换行等。 offline 否 Boolean 是否离线导入，取值为false。 false表示在线导入，相对离线导入，在线导入速度略慢，但导入过程中图并未锁定，可读不可写。 obsParameters 是 Object Obs相关参数。 表3 parallelEdge参数类型
新增元数据，元数据存储地址为devdata/unionsdk/unionsdk_test.xml，不覆盖文件，元数据的名字为unionsdk_test，对元数据的描述为测试。 POST https://Endpoint/v2/{project_id}/graphs/metadatas { "metadata_path"
是否离线导入，取值为true或者false，默认取false。 true 表示离线导入，导入速度较快，但导入过程中图处于锁定状态，不可读不可写。 false 表示在线导入，相对离线导入，在线导入速度略慢，但导入过程中图并未锁定，可读不可写。 edgesetPath、vertexsetPath、schemaPath、
是否离线导入，取值为true或者false，默认取false。 true 表示离线导入，导入速度较快，但导入过程中图处于锁定状态，不可读不可写。 false 表示在线导入，相对离线导入，在线导入速度略慢，但导入过程中图并未锁定，可读不可写。 obsParameters 是 Object Obs相关参数。 表3 obsParameters参数类型
是否离线导入，取值为true或者false，默认取false。 true 表示离线导入，导入速度较快，但导入过程中图处于锁定状态，不可读不可写。 false 表示在线导入，相对离线导入，在线导入速度略慢，但导入过程中图并未锁定，可读不可写。 表4 parallel_edge 参数 是否必选 参数类型 描述 action
OD中介中心度（OD-betweenness Centrality） 概述 OD中介中心度算法（OD-betweenness Centrality）在已知一系列OD出行计划前提下，以经过某个点/某条边的最短路径数目来刻画边重要性的指标。 适用场景 可用作社交、风控等网络中“中间人
中介中心度算法（Betweenness Centrality） 概述 中介中心度算法（Betweenness Centrality）以经过某个节点的最短路径数目来刻画节点重要性的指标。 适用场景 可用作社交、风控等网络中“中间人”发掘，交通、传输等网络中关键节点识别；适用于社交、金融风控、交通路网、城市规划等领域
单点环路检测（Single Vertex Circles 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。
“覆盖之前的重复边”：表示起点和终点之间有多条边时，仅保留最后读入的那条边。 “重复边忽略Label”：忽略label时，表示边的起点、终点相同即为重复边。 导入类型：包括“在线导入”和“离线导入”。 持久化版图支持多图管理需要选择图名称，不支持导入类型。 边数据集和点数据集当前仅支持英文路径和文件夹格式。 目前只
据和监控视图。 当图例处于运行中、导入中、导出中、清空中状态，才能执行查看监控数据操作，除此外的其他状态图无法在云监控中查看其监控指标。当在线服务再次启动或恢复后，即可正常查看。 查看监控数据 登录管理控制台。 在左侧导航栏中选择“图管理”，单击图管理操作列中的“更多 > 查看监
带一般过滤条件环路检测（filtered circle detection） 概述 带一般过滤条件环路检测（filtered circle detection）目的是寻找图中所有满足过滤条件的环路。 适用场景 带一般过滤条件的环路检测(filtered circle detect
点集最短路（Shortest Path of Vertex Sets） 概述 点集最短路算法（Shortest Path of Vertex Sets）用于发现两个点集之间的最短路径。 适用场景 点集最短路算法（Shortest Path of Vertex Sets）适用于互联
如何快速使用GES服务 图引擎服务（Graph Engine Service，简称GES），是国内首个商用的、拥有自主知识产权的国产分布式原生图引擎，是针对以“关系”为基础的“图”结构数据，进行查询、分析的服务。广泛应用于社交应用、企业关系分析、风控、推荐、舆情、防欺诈等具有丰富关系数据的场景。
边中介中心度（Edge-betweenness Centrality） 概述 边中介中心度算法（Edge-betweenness Centrality）以经过某条边的最短路径数目来刻画边重要性的指标。 适用场景 同betweenness类似，可用作关键关系的发掘；适用于社交、金融风控、交通路网、城市规划等领域
应用场景 GES服务适用于互联网应用、知识图谱应用、社交网络、金融风控应用、城市工业应用、企业IT应用等场景。 互联网应用 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
点集全最短路（All Shortest Paths of Vertex Sets） 概述 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。
k核算法（k-core） 概述 k核算法（k-core）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。 适用场景 k核算法（k-core）适用于社区发现、金融风控等场景。 参数说明 表1 k核算法（k-core）参数说明
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