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如果点被删除了,基于该点的边会怎么处理? GES基于属性图(Property graph)模型导入图数据,一个属性图是由点、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。
节点监控 在运维监控页面左侧导航栏单击“监控>节点监控”,进入节点监控页面,该页面展示了节点,内存,磁盘,磁盘I/O,网络I/O的实时消耗情况。 概览 在概览页面,您可以根据节点名浏览指定节点的关键资源情况,包括:节点名称、CPU使用率(%)、内存使用率(%)、平均磁盘使用率(%
终端节点 终端节点即调用API的请求地址,不同服务不同区域的终端节点不同,您可以从地区和终端节点中查询所有服务的终端节点。 图引擎服务的终端节点如下表所示,请您根据业务需要选择对应区域的终端节点。 表1 图引擎服务的终端节点 区域名称 区域 终端节点(Endpoint) 华北-北京一
Gremlin命令怎么执行和查看运行结果? 执行 在图编辑器页面,您可以在此页面对当前图进行查询分析,在页面下方的Gremlin输入框中,输入一行Gremlin命令后,按“回车”键执行。 查看结果 执行Gremlin命令后在“运行记录”可以看到命令运行情况,在“查询结果”可以看到
群体演化 针对包含某些节点的群体,结合时间轴观察其结构的动态演化过程 。具体操作步骤如下: 在左侧“动态图”操作区的“群体演化”模块内填写参数。 开始和结束的时间以及属性值在上述章节时间轴设置中已经设置完成,如果要修改参数,单击画布左下方进行设置在时间轴设置框内填写,此处不可填写。
钮,进入图引擎编辑器。 在编辑器内,页面会弹出“时间轴设置框”,需要您设置以下参数: 这里设置的参数会同步设置群体演化和动态拓展模块内的参数。 开始时间属性值:用您导入或创建的元数据的属性作为动态图开始时间的属性名称,默认为startime,属性为date或long、int类型。
图引擎服务与图像处理有什么区别? 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? 如何导入数据到图引擎服务? 如果点被删除了,基于该点的边会怎么处理? 更多 智能客服 您好!我是有问必答知识渊博的的智能问答机器人,有问题欢迎随时求助哦!
开始和结束的时间以及属性值在上述章节时间轴设置中已经设置完成,如果要修改参数,单击画布左下方进行设置在时间轴设置框内填写,此处不可填写。 sources:指定单个节点作为起始节点ID。 k:拓展深度,表示要拓展的最大级数,取值范围为1-100,默认值为3。 directed:拓展方向(是否考虑边的方向)取值为true或false,默认true。
进入图引擎编辑器页面,详细操作请参见访问图引擎编辑器。 在算法分析区,你可以选择算法,并设置参数。 图引擎服务支持的算法如算法一览表所示,详细算法介绍请参见算法参考。 图1 设置算法参数 对于用source(节点ID) 和target参数进行查询的算法,例如personalrank算法,k
自动续费 自动续费可以减少手动续费的管理成本,避免因忘记手动续费而导致云服务器被自动删除。自动续费的规则如下所述: 云服务器自动续费周期根据您开通自动续费的途径不同,遵循不同的规则。 在图实例到期前均可开通自动续费,到期前7日凌晨3:00首次尝试自动续费,如果扣款失败,每天凌晨3
查询点详情 功能介绍 根据节点ID查询节点信息,返回节点详情,包括标签和属性等。 URI GET /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/vertices/detail?vertexIds={vertex_ids} 表1 路径参数 参数
查询点详情(1.0.0) 功能介绍 根据节点ID查询节点信息,返回节点详情,包括标签和属性等。 URI GET /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/vertices/detail?vertexIds={vertex_ids} 表1
批量点查(1.1.9) 功能介绍 根据批量节点ID查询节点信息,返回这些节点的详情,包括标签和属性等。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/vertices/action?action_id=batch-query
批量点查 功能介绍 根据批量节点ID查询节点信息,返回这些节点的详情,包括标签和属性等。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/vertices/action?action_id=batch-query 表1 路径参数
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有一条时序路径,从节点j到节点k有一条时序路径,并不能说明从节点i到节点k有一条时序路径。因此在求解问题上,相较于静态图上的路径求解复杂度升高,计算难度变大,但时序路径分
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。 适用场景
给出从给定的一个节点(称为源节点)出发到其余各节点的最短路径长度。 适用场景 单源最短路算法(SSSP)适用于网络路由、路径设计等场景。 参数说明 表1 单源最短路算法(SSSP)参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 节点的ID。 String
HyG对缺失属性进行了默认处理支持。 seeds 否 String 节点ID,输入节点个数不大于100000。 当图较大时,运行精确betweenness较慢,可以设置seeds作为采样节点,进行近似运算,seeds节点越多越接近精确解。 k 否 Integer 采样个数,k不大于100000。