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擎根据网页（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。
任务中心 管理面任务中心 业务面任务中心 父主题： 查看图任务
n?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 {
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： 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 { "data":
"algorithmName":"connected_component", "parameters":{ } } 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 { "jobId":
监控 节点监控 性能监控 实时查询 历史查询 父主题： 运维监控与告警
"Comedy" ] } } ], } 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 { "result":
Node2vec算法 概述 Node2vec算法通过调用word2vec算法，把网络中的节点映射到欧式空间，用向量表示节点的特征。 Node2vec算法通过回退参数 P 和前进参数 Q 来生成从每个节点出发的随机步，带有BFS和DFS的混合，回退概率正比于1/P，前进概率正比于1
共同邻居算法（Common Neighbors） 概述 共同邻居算法（Common Neighbors）是一种常用的基本图分析算法，可以得到两个节点所共有的邻居节点，直观地发现社交场合中的共同好友、以及在消费领域共同感兴趣的商品，进一步推测两个节点之间的潜在关系和相近程度。 适用场景
查询job列表(2.2.13) 功能介绍 异步任务jobId返回后，若jobId业务层丢失无法通过接口重新获取，现在提供一个新的接口用于查询engine中保存的所有异步任务，返回每个任务的jobId、job状态、原始请求。 URI GET /ges/v1.0/{project_i
导出备份（2.3.16） 功能介绍 通过该API，您可以将GES图实例备份导出到OBS。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{proj
备份图和恢复图 备份图 恢复图 删除备份 导出备份到OBS 从OBS中导入备份 父主题： 管理图
图数据的格式 一般图数据格式 动态图数据格式 父主题： 元数据操作
6.25元/小时×336小时 = 2100元 由此可见，该GES图实例总共产生的费用为：2100元。 计费场景二 某用户于2023/08/18 14:00:00购买了一个按需计费的十亿边图，用了一段时间后，用户发现当前规格无法满足业务需要，于2023/08/20 10:00:0
"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":
GES资源 资源是服务中存在的对象。在GES中，资源如下，您可以在创建自定义策略时，通过指定资源的路径来选择特定资源。 表1 GES的指定资源与对应路径 指定资源 资源名称 资源的路径 graphName GES图名称 graphName backupName GES备份名称 backupName
子图匹配（Subgraph Matching） 概述 子图匹配（subgraph matching）算法的目的是在一个给定的大图里面找到与一个给定小图同构的子图，这是一种基本的图查询操作，意在发掘图重要的子结构。 适用场景 子图匹配（subgraph matching）算法适用于
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。
最短路径算法（Shortest Path） 概述 最短路径算法（Shortest Path）用以解决图论研究中的一个经典算法问题，旨在寻找图中两节点之间的最短路径。 适用场景 最短路径算法（Shortest Path）适用于路径设计、网络规划等场景。 参数说明 表1 最短路径算法（Shortest
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