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恢复图 如果当前编辑的图数据存在问题，需要获取之前备份的数据进行分析时，您可以将备份数据载入，以恢复图数据。 图规格为“一万边”的图和产品类型为持久化版的图没有自动备份功能，恢复图数据时只能通过手动备份恢复。其他规格的图可以通过“自动备份”和“手动备份”两种方式恢复图数据。 具体操作步骤如下：
紧密中心度算法（Closeness Centrality） 概述 紧密中心度算法（Closeness Centrality）计算一个节点到所有其他可达节点的最短距离的倒数，进行累积后归一化的值。紧密中心度可以用来衡量信息从该节点传输到其他节点的时间长短。节点的“Closeness
三角计数算法（Triangle Count） 概述 三角计数算法（Triangle Count）统计图中三角形个数。三角形越多，代表图中节点关联程度越高，组织关系越严密。 适用场景 三角计数算法（Triangle Count）适用于衡量图的结构特性场景。 参数说明 参数 是否必选
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。
导出备份到OBS 为了实现GES跨Region数据迁移，您可以选择将备份文件导出到OBS。 持久化的图暂不支持该功能。 只有2.3.16及以上版本的内存版的图支持该功能，低版本的图需要您先进行升级图操作，升级到最新版本再进行导出。 您需要先在“图管理”页面对图进行成功备份，让图出
从OBS中导入备份 将导出到OBS的备份文件导入到图中，导入成功后使用该备份还原图实例。 持久化的图暂不支持该功能。 只有2.3.16及以上版本的内存版的图支持该功能，低版本的图需要您先进行升级图操作，升级到最新版本再进行导入。 具体操作步骤如下： 登录图引擎服务管理控制台，在左侧导航栏选择“备份管理”。
算法API参数参考 算法公共参数 pagerank算法(1.0.0) personalrank算法(1.0.0) k核算法（kcore）(1.0.0) k跳算法（k_hop）(1.0.0) 共同邻居（common_neighbors）(1.0.0) 点集共同邻居(common_n
GraphPlugins管理API 查询获取场景应用分析插件 订阅场景分析插件 取消订阅场景分析插件 父主题： 管理面API（V2）
动态图分析API 动态群体演化（temporal_graph) 动态拓展（temporal_bfs） 时序路径分析（Temporal Paths） 父主题： 内存版
Cypher操作API 执行Cypher查询 基本操作和兼容性 支持的表达式，函数及过程 父主题： 持久化版
元数据操作API 添加label 更新label 查询label 查询图元数据详情 父主题： 持久化版
备份管理API 查看所有备份列表(1.0.0) 查看某个图的备份列表(1.0.0) 新增备份(1.0.0) 删除备份(1.0.0) 父主题： 管理面API（V1）
交互式事务API 创建事务 执行事务Cypher 提交事务 回滚事务 父主题： 持久化版
动态图数据格式 在大多数实际生活场景中，实体以及关系是动态变化的（如疫情传播网络、转账关系等），这些时序、变化背后蕴含的信息会对结果产生重要影响，因此需要采用动态图对其进行数据建模、存储和动态分析。本服务对动态图的相关能力进行了支持。 图1 动态图示例 本章节重点介绍动态图数据格
点操作API 点过滤查询(1.0.0) 查询点详情(1.0.0) 添加点(1.0.6) 删除点(1.0.6) 更新点属性(1.1.6) 批量点查(1.1.9) 批量添加点(2.1.16) 批量删除点(2.1.9) 批量更新点属性(2.1.10) 添加点label(1.1.6) 删除点label(1
图统计API 查询图概要信息(1.0.0) 查询图版本（2.0.0） 父主题： 内存版
边操作API 添加边(1.0.6) 批量添加边(2.1.9) 父主题： 业务面API
OBS对象名约束 图引擎服务支持的OBS对象名支持以下字符： 字母数字字符 0-9 a-z A-Z 特殊字符 ! - _ . * ' ( ) 中文 \u4e00-\u9fa5 暂不支持的字符有： 特殊字符 \ { ^ } % ` ] " > [ ~ < # | & @ : , $
实时推荐算法（Real-time Recommendation） 概述 实时推荐算法（Real-time Recommendation）是一种基于随机游走模型的实时推荐算法，能够推荐与输入节点相近程度高、关系或喜好相近的节点。 适用场景 实时推荐算法（Real-time Reco
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