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紧密中心度是一个节点到所有其他可达节点的最短距离的平均,该指标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 Centrality”越小,其所在图中的位置越中心。 标签传播(Label Propagation) 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
连通分量算法(Connected Component) 概述 连通分量代表图中的一个子图,当中所有节点都相互连接。考虑路径方向的为强连通分量(strongly connected component),不考虑路径方向的为弱连通分量(weakly connected component)。连通分量算法(Connected
您想要获得全量的算法结果可以采用API方式调用,具体请参考算法API。 以模板中的电影数据为例,运行后得到的PageRank值如下图所示。 图3 查询分析结果 将参数进行调整后,再次运行算法得到的PagRank值不同,但TOP排序不会有明显差异。 挑出了最有影响力的两部电影,分别是ID
根据输入参数,执行连通分量(Connected Component)算法。 连通分量代表图中的一个子图,当中所有节点都相互连接。考虑路径方向的为强连通分量(strongly connected component),不考虑路径方向的为弱连通分量(weakly connected component)。连通分量算法(Connected
进行加密签名,可标识发送方,并防止请求被修改。 使用AK/SK认证时,您可以基于签名算法使用AK/SK对请求进行签名,也可以使用专门的签名SDK对请求进行签名。详细的签名方法和SDK使用方法请参见API签名指南。 签名SDK只提供签名功能,与服务提供的SDK不同,使用时请注意。 父主题:
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,因此可以
将连接超时时间设置为60秒,读取超时时间设置为120秒 http_config.timeout = (60, 120) # SSL配置:是否跳过SSL证书验证 http_config.ignore_ssl_verification = True # 配置服务器端CA证书,用于SDK验证服务端证书合法性
// 超时配置:默认连接超时时间为60秒,可根据需要调整 config.withTimeout(60) // SSL配置:是否跳过SSL证书验证 config.withIgnoreSSLVerification(true); // 自定义配置:自定义SSLSocketFa
verride,默认为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。 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。 true 表示
使用HyG算法分析图 GES服务为您提供了丰富的基础图算法、图分析算法和图指标算法,您可以使用图算法做关系分析等。 前提条件 前端创建持久化版图时,选择开启HyG计算引擎。 图1 HyG计算引擎 操作步骤 创建HyG图。 发送“POST /ges/v1.0/{project_id
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,因此可
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。 如果点被删除了,基于该点的边会自动删除。 父主题:
取值为lazy时,采用流式解析cypher的策略,cypher返回体不常驻内存。 取值为eager时为获取整个json后解析。 limit 流速控制,默认值100000,内核以批的形式返回给server侧的webapp,由webapp整理成流返回给前端。limit的含义为内核返回给webapp时的批的大小。对同
使用前必读 概述 调用说明 终端节点 约束与限制 基本概念 API版本选择建议
使用管理面SDK 获取SDK安装信息 进入API Explorer,产品选择“图引擎服务”。 单击任意API的“代码示例”,再单击“SDK信息”即可获取安装方式与使用说明。 图1 查看代码示例 图2 SDK信息 生成SDK代码示例 进入API Explorer,产品选择“图引擎服务”。
如何快速使用GES服务 图引擎服务(Graph Engine Service,简称GES),是国内首个商用的、拥有自主知识产权的国产分布式原生图引擎,是针对以“关系”为基础的“图”结构数据,进行查询、分析的服务。广泛应用于社交应用、企业关系分析、风控、推荐、舆情、防欺诈等具有丰富关系数据的场景。
API使用类 如何导入数据到图引擎服务? 创建实例或实例已创建,需绑定EIP时,提示创建委托权限不足怎么处理? 创建实例或实例已创建,需绑定EIP时,页面提示“委托配额不足”如何处理? Gremlin/Cypher查询是否支持几条命令一起执行? 如果点被删除了,基于该点的边会怎么处理?
使用流程 参考初始化参数获取参数并进行客户端初始化,下面以内存版的执行Cypher查询API为例,演示如何使用Java SDK。 获取图的名称和访问地址 登录GES服务控制台页面,在图管理页面获取图的名称(graphName)和访问地址(graphEndPoint),其中图的访问
使用流程 参考初始化参数获取参数并进行客户端初始化,以内存版的执行Cypher查询API为例,演示如何使用Python SDK。 获取图的名称和访问地址 登录GES服务控制台页面,在图管理页面获取图的名称(graphName)和访问地址(graphEndPoint),其中图的访问
标签:统计当前画布中所有的标签名称和对应的点边数量。 节点权重Top10:当前图中边数量最多的十个节点。 以下图统计信息为例,图中共有7个标签。标签为FUND_PRODV的点有5个,标签为FIN_PRODV的点有3个。 图中权重最大的是节点id为1101的点,共有5条边。排名第十的是节点id为1103的点,共有1条边。