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如何调用API 构造请求 认证鉴权 返回结果
ank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。 URI POST /ges/v1
对于一个节点，如果其在随机游走过程被访问到，且被访问到的次数达到“nv”，则该节点将记入候选推荐的节点。 Int 1~10 5 np 否 游走过程提前结束参数：候选推荐节点个数。 说明： 若某个source节点的候选推荐节点达到“np”，对于该source节点的随机游走将提前结束。 Int
Content-Type: application/json X-Auth-Token: ABCDEFJ.... 您还可以通过这个视频教程了解如何使用Token认证：https://bbs.huaweicloud.com/videos/101333 。 父主题： 认证鉴权
ank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，因此可以基于source节点个性
生成Schema结构 功能介绍 生成以label为点，label间关系为边的schema结构，并存储在OBS上。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/schema/structure/build 表1 路径参数 参数
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，它带有BFS和DFS的混合，回退概率正比于1/P，前进概率正比于1/Q，每个节点出发生成多个随机步，反映出网络的结构信息。 实时推荐（Real-time Recommendation） 一种基于随机游走模型的实时推荐算法，能够
对于一个节点，如果其在随机游走过程被访问到，且被访问到的次数达到“nv”，则该节点将记入候选推荐的节点。 Integer 1~10。 5 np 否 游走过程提前结束参数：候选推荐节点个数。 说明： 若某个source节点的候选推荐节点达到“np”，对于该source节点的随机游走将提前结束。
数据源类型：按实际数据源选择，目前支持Mysql、神通数据库、Oracle、DWS、Hive。 图名称：选择需要导入数据的图。 网段CIDR：数据源所在子网的网段。 访问IP地址：数据源的数据库的IP。 访问端口：数据源的数据库的端口(Hive不涉及)。 数据库名称：数据源的数据库的名称。 数据库用户名：访
GES数据迁移功能提供了一键式从常见的关系型数据库（MySQL、Oracle、神通MPP）以及大数据组件（DWS、Hive）将数据导入到图实例的能力。用户只需要将原始数据预处理成GES所需要的点边表，就可以通过界面化操作将这些点边表导入到图实例，省去了之前繁琐的生成元数据、导出成csv、上传到O
点个数不大于100000。 - k 否 采样个数 Integer 当图较大时，运行精确betweenness较慢，可以设置k，算法将从图中随机选取k各点，进行采样运算，k值越大约接近精确解。k不大于100000。 - 表2 response_data参数说明 参数 类型 说明 betweenness
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/Q。每个节点出发生成多个随机步，反映出网络的结构信息。 适用场景 Node2vec算法适用于节点功能相似性比
入节点个数不大于100000。 - k 否 采样个数 Integer 当图较大时，运行betweenness较慢，可以设置k，算法将从图中随机选取k各点，进行采样运算，k值越大约接近准确解。k不大于100000。 - 当进行采样近似betweenness运算时，seeds和k参数
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，它带有BFS和DFS的混合，回退概率正比于1/P，前进概率正比于1/Q，每个节点出发生成多个随机步，反映出网络的结构信息。 实时推荐（Real-time Recommendation） 一种基于随机游走模型的实时推荐算法，能够
Cloud Eye监控集群 本章节定义了图引擎服务上报云监控的监控指标的命名空间，监控指标列表和维度定义，用户可以通过云监控提供的API接口来检索图引擎服务产生的监控指标。 命名空间 SYS.GES 监控指标 表1 图引擎服务监控指标 指标ID 指标名称 含义 取值范围 测量对象
表示返回点Vivian和Eric，以及Vivian和Eric之间的边集。 其他语句 Match<Vertex> v(); v.pick(1); return v; 表示随机匹配选择1个点返回。 Match<Vertex> v(); v.pattern('match (n:user) return n'); return
入节点个数不大于100000。 - k 否 采样个数 Integer 当图较大时，运行betweenness较慢，可以设置k，算法将从图中随机选取k各点，进行采样运算，k值越大约接近准确解。k不大于100000。 - 当进行采样近似edge-betweenness运算时，seed
映射维度。 Integer 1~200，包括1和200。 50 walkLength 否 随机步长。 Integer 建议取1~100，包括1和100。 40 walkNumber 否 每个节点的随机步长数。 Integer 建议取1~100，包括1和100。 10 iterations
点个数不大于100000。 - k 否 采样个数 Integer 当图较大时，运行精确betweenness较慢，可以设置k，算法将从图中随机选取k各点，进行采样运算，k值越大约接近精确解。k不大于100000。 - 表2 response_data参数说明 参数 类型 说明 edge_betweenness
ID，您可以在窗口中添加点ID或者删除不想查询的点ID，选择完成后单击按钮，画布上会呈现查询结果。 图1 框选点的方式 随机选的方式：单击路径起点框旁的“随机选”按钮，系统会帮您自动选择图中的点，填入点ID。您可以单击该框，删除点ID或者在显示的下拉菜单栏中选择想增加点ID，选择完成后单击按钮，画布上会呈现查询结果。
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