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status String 图的状态码。 100：准备中 200：运行中 201：升级中 202：导入中 203：回滚中 204：导出中 205：清空中 206：扩容准备中 207：扩容中 208：扩容回退中 210：扩副本准备中 211：扩副本中 300：故障 303：创建失败 400：被删除
根据输入参数，执行BigClam算法。 BigClam算法是一种重叠社区发现算法，该算法将节点与社区之间的关系建模为一个二部图，假设图中节点的连边是根据社区关系生成的，其可以检测出图中的重叠社区。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
三角计数算法（triangle_count） 功能介绍 根据输入参数，执行三角计数算法。 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。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
编辑元数据时，会覆盖之前的元数据文件，为避免原始元数据文件丢失，建议您在编辑元数据之前，先复制一份元数据。 操作步骤 在“元数据管理”页面，复制元数据有两个入口： 单击对应元数据文件名称，进入元数据详情页，在页面底端单击“复制”。 在对应的元数据文件的“操作”列，单击“复制”。 定义元数据文件名称以及存储路径。
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”。 在“备份管理”页面，选择需要恢复数据的备份，在“操作”列单击“恢复”。 在“恢复”页面，选择待恢复图，勾选“恢复操作将覆盖关联图。恢复操作启动后，关联图将重新启动。”，单击“是”。 图1 恢复数据 页面提示执行恢
桶作为日志存储路径。 在图管理页面，增量导入数据时，从OBS桶中获取数据；导出数据时，选择OBS桶作为数据存储路径。 在元数据创建页面，选择OBS桶作为数据存储路径。 导入元数据时，可选择从本地导入或从OBS桶中导入。
导入图数据：在创建图完成后可导入图数据，利用“导入”功能进行增量导入。 查询和分析图：进入图引擎编辑页面，利用编辑器所带的功能对图进行查询和分析。 管理图：可对图进行例如启动、停止、删除、升级图等一系列管理图操作。
关闭图(1.0.0) 启动图(1.0.0) 删除图(1.0.0) 增量导入图(2.1.14) 导出图(1.0.5) 清空图(2.1.2) 升级图(1.0.5) 绑定EIP(1.0.6) 解绑EIP(1.0.6) 扩容图(2.2.21) 强制重启图(2.2.21) 扩副本(2.2.23)
更新索引 604 删除索引 700 运行算法 查看实例监控信息 登录图引擎服务(GES) 管理控制台，进入“图管理”页面。 在图列表中，在指定图所在行，单击“查看监控数据”，打开云监控管理控制台。默认显示的是图实例监控信息。 用户可以根据需要，选择指定的监控指标名称以及时间范围，从而显示监控指标的性能曲线。
关闭图(1.0.0) 启动图(1.0.0) 删除图(1.0.0) 增量导入图(2.1.14) 导出图(1.0.5) 清空图(2.1.2) 升级图(1.0.5) 绑定EIP(1.0.6) 解绑EIP(1.0.6) 变更规格(2.2.21) 强制重启图(2.2.21) 扩副本(2.2
String 图的状态码。 100：准备中 200：运行中 201：升级中 202：导入中 203：回滚中 204：导出中 205：清空中 206：变更规格准备中 207：变更规格中 208：变更规格回退中 210：扩副本准备中 211：扩副本中 300：故障 303：创建失败 400：被删除
k核算法（kcore） 功能介绍 根据输入参数，执行K核算法。 K核算法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。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
k跳算法从起点出发，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中节点及其个数。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm 表1 路径参数
图实例运维监控页面 登录图引擎服务管理控制台。在左侧导航栏，选择“图管理”。 在图管理列表中，指定图实例的操作列，单击“更多 > 运维监控面板”，进入该图实例的运维监控页面。关于各项监控项指标，请参考监控项列表。 图1 运维监控页面 实例概况 进入图实例的运维监控页面后，您可
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地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，因
时间为准），结算完毕后进入新的计费周期。计费的起点以GES图实例创建成功的时间点为准，终点以图实例删除时间为准。 图实例创建成功需要一定时长，计费的起点是创建成功的时间点，而非创建时间。您可以在图引擎服务控制台看到图实例创建成功的时间点。 例如，您在8:45:30成功创建一个了按
raph_name}/edges/detail?source=Ray&target=Rocky&index=6 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 {
es/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/transaction {} 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 { "commit": "14050798440
Cesna算法（cesna） 功能介绍 根据输入参数，执行Cesna算法。 Cesna算法是一种重叠社区发现算法，该算法将节点与社区之间的关系建模为一个二部图，假设图中节点的连边是根据社区关系生成的。此外，该算法还利用了节点属性对社区进行建模，即假设节点的属性也是根据社区关系生成的。 URI POST /ges/v1
source=46&&target=39&&label=rate&&sortKey=5&&sortKeyType=int 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 成功响应样例 { "data": { "edges":
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