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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 Recommendation)可以基于历史购买和浏览数据进行相近商品推荐,也可以为用户进行相近喜好的潜在好友推荐。 适用于电商、社交等多领域的推荐场景。 参数说明 表1 实时推荐算法(Real-time
Propagation)是一种基于图的半监督学习方法,其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系建图,节点包括已标注和未标注数据,其边表示两个节点的相似度,节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数据就像是一个源头,可以对无标签数据进行标注,节点的相似度越大,标签越容易传播。
同时支持IAM项目和企业项目,表示此授权项对应的自定义策略,可以在IAM和企业管理两个服务中给用户组授权并生效。如果仅支持IAM项目,不支持企业项目,表示仅能在IAM中给用户组授权并生效,如果在企业管理中授权,则该自定义策略不生效。关于IAM项目与企业项目的区别,详情请参见:IAM与企业管理的区别。
表1列出了两种计费模式的区别。 表1 计费模式 计费模式 包年/包月 按需计费 付费方式 预付费 后付费 计费周期 按订单的购买周期计费。 秒级计费,按小时结算。 适用计费项 图规格(边数)、数据存储空间、和公网带宽费用 图规格(边数)、数据存储空间、和公网带宽费用 变更规格 支持变更图实例规格。
时序路径分析(Temporal Paths) 概述 时序路径分析算法(Temporal Paths)区别于静态图上的路径分析,结合了动态图上信息传播的有序性,路径上后一条边的经过时间要晚于或等于前一条边,呈现时间递增(或非减)性。 时序路径不满足传递性:即从节点i到节点j有一条时
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
Int 大于等于0 - 注意事项 无。 示例 输入参数k=10,计算结果中核数大于等于10的节点组成的子图会展示在绘图区,节点颜色根据核数来区别,JSON结果会展示在查询结果区。 父主题: 算法参考
Louvain算法 概述 Louvain算法是基于模块度的社区发现算法,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,其优化目标是最大化整个社区网络的模块度。 适用场景 Louvain算法适用于社团发掘、层次化聚类等场景。 参数说明 表1 Louvain算法参数说明
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分析。 参数说明 表1 点集最短路算法(Shortest Path of Vertex
点 图数据模型中的点代表实体。如交通网络中的车辆、通信网络中的站点、电商交易网络中的用户和商品、互联网中的网页等。 边 图数据模型中的边代表关系。如社交网络中的好友关系、电商交易网络中用户评分和购买行为、论文中作者之间的合作关系、文章之间的索引关系等。 Gremlin Gremlin是Apache
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
类型 取值范围 默认值 alpha 否 权重系数(又称阻尼系数) Double 0~1,不包括0和1 0.85 convergence 否 收敛精度 Double 0~1,不包括0和1 0.00001 max_iterations 否 最大迭代次数 Int 1~2000 1000
边、标签(Label)和属性(Property)组成的有向图。 点又称作节点(Node),边又称作关系(Relationship),点和关系是最重要的实体。 图数据模型中的点代表实体,如交通网络中的车辆、通信网络中的站点、电商交易网络中的用户和商品、互联网中的网页等。 图数据模型
为满足用户各种场景需求,图引擎服务提供了丰富的基础图算法、图分析算法和图指标算法。算法简介如下表所示。 表1 算法一览表 算法 介绍 PageRank算法 又称网页排名,是一种由搜索引擎根据网页(节点)之间相互的超链接计算的技术,用来体现网页(节点)的相关性和重要性。 PersonalRank算法 Pe
访问图和分析图 大图访问 图引擎编辑器介绍 访问图引擎编辑器 动态图 图探索功能 多图管理(持久化版) HyG图管理(持久化版) 添加自定义操作 Schema编辑 隐藏图敏感信息 可视化查询图 画布快照 Gremlin查询 Cypher查询 DSL查询 使用算法分析图 索引管理 在绘图区分析图
查询和分析图 在“图管理”页面,可以通过“访问”操作对创建好的图数据进行查询和分析。 操作步骤 在“图管理”页面,选择已创建的图,在“操作”列选择“访问”,进入图引擎编辑器页面。 编辑器页面分布如图1所示,您可按照以下操作来熟悉编辑器功能: 算法区:选择任意算法,填写相关参数,执
e节点,因此可以基于source节点个性化地计算网络节点的相关性和重要性。(PersonalRank值越高,source节点的相关性/重要性越高)。 适用场景 PersonalRank算法适用于商品推荐、好友推荐和网页推荐等场景。 参数说明 表1 PersonalRank算法参数说明
获取账号名和账号ID 在调用接口的时候,部分请求中需要填入账号名(domain name)和账号ID(domain_id),所以需要先在管理控制台上获取到账号ID。账号ID获取步骤如下: 登录管理控制台。 鼠标移动至用户名,在下拉列表中单击“我的凭证”。 在“API凭证”页面的查看“账号名”和“账号ID”。
图实例创建完成后,您可以通过连接管理功能下载相应的SDK和驱动,以及查看图实例的连接信息。 在图引擎管理控制台,左侧导航栏选择“连接管理”,进入连接管理页面。 图1 连接管理 下载SDK和驱动 图2 SDK和驱动 您可以选择集群支持的CPU架构,单击“下载”按钮进行SDK的下载。 下载SDK和驱动: SDK:SDK