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allow。 allow表示允许重复边。 ignore表示忽略之后的重复边。 override表示覆盖之前的重复边。 图规格为（持久化版）的图暂不支持该参数。 ignoreLabel 否 Boolean 重复边的定义，是否忽略Label。取值为true或者false，默认取true。
0)-管理面 功能介绍 查询Job的执行状态。对创建图、关闭图、启动图、删除图、导入图等异步API命令下发后，会返回jobId，通过jobId查询任务的执行状态。 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。
强制启动一个图。针对导入、导出 、运行中 、清空中的图。强制重启图，会将该图执行中的异步任务变为失败，然后停止图、启动图到运行状态。 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。
是否带其他约束，取值为true或false，默认取值为true。 false：不带额外约束，即找到的共同邻居为起点集和终点集对应邻域的交集。 true，带额外约束，这里指找到的共同邻居不仅是起点集和终点集邻域的交集，同时共同邻居集合中的每个点都至少有2个以上邻居节点在起点集和终点集中。 响应参数 参数 类型
2000]，默认值为100。 weight 否 String 边上权重，取值为空或字符串， 当图中的边没有配置该属性时，算法会报错。 空：边上的权重、距离默认为“1"。 字符串：对应的边上的属性将作为权重。 OD_pairs和seeds参数二选一，当OD_pairs和seeds同时输
0)-管理面 功能介绍 查询Job的执行状态。对创建图、关闭图、启动图、删除图、导入图等异步API命令下发后，会返回jobId，通过jobId查询任务的执行状态。 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。
根据输入参数，执行紧密中心度算法。 紧密中心度算法（Closeness Centrality）计算一批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。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
rue，选择一个不依赖于Inedge的算法实现版本计算输出，性能会下降；若directed=false，会报错。 weight 否 String 边上权重。取值为：空或字符串，默认值为空。 空：边上的权重、距离默认为1。 字符串：对应的边上的属性将作为权重，当某边没有对应属性时，权重将默认为1。
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
说明 directed 否 Boolean 是否考虑边的方向。取值为true或false，默认值为false。 weight 否 String 边上权重。取值为：空或字符串。 空：边上的权重、距离默认为1。 字符串：对应的边上的属性将作为权重，当某边没有对应属性时，权重将默认为1。
根据输入参数，执行link_prediction算法。 关联预测算法（link_prediction）给定两个节点，根据Jaccard度量方法计算两个节点的相似程度，预测节点之间的紧密关系。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
、删除图、增加备份、导入图、导出图、升级图等操作为异步任务，该API用于查询这些任务的详情。 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 GET /v1.0/{p
、删除图、增加备份、导入图、导出图、升级图等操作为异步任务，该API用于查询这些任务的详情。 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 GET /v2/{pro
String 文件下载链接。 说明： 备份文件类型不同，浏览器打开该链接的方式不同。 例如：文本文件可直接通过浏览器打开浏览，而二进制文件会在浏览器打开时，自动下载到本地。如果需要完整的下载所有备份文件，建议通过某种编程语言的的HTTP库下载，比如Java的HttpClient、Python的requests等。
带过滤的n_paths算法（filtered_n_paths） 概述 带过滤的n_paths算法是给定起始点source、目的点target、跳数k、路径数n、过滤条件filters，找出source和target间不多于n条的k跳无环路径。 适用场景 任意网络。 参数说明 表1
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
String 输入路径的起点ID。 directed 否 Boolean 是否考虑边的方向。取值为true或false。 说明： false当前版本在有权图上不支持。 当数据集不包含inedge时，若directed=true，选择一个不依赖于Inedge的算法实现版本计算输出，
功能介绍 根据输入参数，执行infomap算法。 infomap算法是一种基于信息论的社区发现算法，该算法在效率和效果上都表现较好，并且能够发现层次性的社区结构，其优化目标为找到最优的社区结构，使节点的层次编码长度最小。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}
如果因为权限不足导致未同步到IAM用户数据，也可以点击右上方的“导入IAM用户”按钮，手工输入IAM用户数据。 图3 导入IAM用户 您需要在“导入IAM用户”弹框中，填写需要添加的IAM用户ID和IAM用户名，填写完成后单击“确定”，系统将会帮您在GES服务中添加该IAM用户，以便在用户组配置中能够选择该IAM用户。
k跳算法（k_hop） 功能介绍 根据输入参数，执行k跳算法。 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_i
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