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删除过滤后的边(2.2.7) 功能介绍 删除满足过滤条件的边集合。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/edges/action?action_id=delete 请求参数 表1 Body参数说明 参数 是否必选
说明:如果begin和end不设置,默认对全图进行过滤;业务可根据自身情况调整end - begin的值(比如1000w); limit 否 Integer 被删除点数量的最大值,默认删除全部满足条件的点 表3 vertexFilters参数结构 参数 是否必选 类型 说明 propertyName
导出过滤后的点(2.2.7) 功能介绍 导出满足过滤条件的点集合。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/vertices/action?action_id=export 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明
标签(Label) 标签是属性的集合,描述了一个点或边拥有的所有属性的数据格式。 在不同的标签中,如果定义了相同的属性名称(Property name),则定义的cardinality和dataType需要跟已定义的一致。2.3.18版本以后不再有该限制,即支持不同Label下的同名属性类型不同。
对于该source节点的随机游走将提前结束。 Int 1~2000 1000 label 否 希望输出的点的类型。 说明: 其值为空时,将不考虑点的类型,输出算法原始计算结果。 对其赋值时,将从计算结果中过滤出具有该“label”的点的返回。 String 节点label - directed
否 边上权重 String 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” 说明: 边上权重应大于0。 weight 注意事项 Louvain算法只生成最后的社区结果,不保存层次化结果。 示例 输入参数coverage=0
通过导入文件更新点边的指定属性(2.2.13) 功能介绍 通过导入文件更新点边的指定属性。 为防止系统重启时,不能正常恢复更新图数据,建议在使用图期间,不要删除存储在OBS中的数据。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/action
源使用,无需提前预置资源,从而降低预置过多或不足的风险。一般适用于电商抢购等设备需求量瞬间大幅波动的场景。 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:
graph_id String 备份关联的图ID。 graph_name String 备份关联的图Name。 graph_status String 备份关联的图状态。 graph_size_type_index String 备份关联的图规格。 data_store_version
应的授权项相对应,只有发起请求的用户被授予授权项所对应的策略,该用户才能成功调用该接口。例如,用户要调用接口来查询图列表,那么这个IAM用户被授予的策略中必须包含允许"ges:graph:list"的授权项,该接口才能调用成功。 支持的授权项 策略支持的操作与API相对应,授权项列表说明如下:
SDK)是对GES提供的REST API进行的封装,以简化用户的开发工作。 SDK 业务面SDK 管理面SDK Cypher JDBC Driver访问GES 02 购买 GES的计费简单、易于预测,您既可以选择按照小时费率计费的按需计费方式,也可以选择更经济的预付费实例计费方式。
} ] } 添加边时的平行边处理策略: 通过cypher添加边的时候,允许添加重复边,此处的重复边的定义为<源点,终点>相同的两条边。 添加无label的边的方法: 通过Cypher添加边时必须指定label,所以指定待添加边的label为默认值”__DEFAULT__”即可,例如create
} ] } 添加边时的平行边处理策略: 通过cypher添加边的时候,允许添加重复边,此处的重复边的定义为<源点,终点>相同的两条边。 添加无label的边的方法: 通过Cypher添加边时必须指定label,所以指定待添加边的label为默认值”__DEFAULT__”即可,例如create
功能介绍 指定某个起始节点id,结合消息传递时间递增和BFS遍历顺序(Temporal BFS算法),搜索周围与之相关联的点,输出对应各节点的到达时间,以及与源起点之间的距离。 图1 原理展示 URL POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{gra
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。
根据网页(节点)之间相互的超链接进行计算的技术,用来体现网页(节点)的相关性和重要性。 如果一个网页被很多其他网页链接到,说明这个网页比较重要,也就是其PageRank值会相对较高。 如果一个PageRank值很高的网页链接到其他网页,那么被链接到的网页的PageRank值会相应地提高。
String 备份关联的图ID。 graph_name String 备份关联的图Name。 graphStatus String 备份关联的图状态。 graphSizeTypeIndex String 备份关联的图规格。 dataStoreVersion String 备份关联的图版本。 arch
使用业务面SDK 下载与安装SDK 初始化参数 Java SDK Python SDK
Driver是专为GES编写的JDBC驱动,基于Neo4j JDBC Driver中的接口,提供了使用JDBC访问GES并进行cypher查询的一种方法。 尤其是当cypher请求返回数据量较大、并发数高、JVM缓存完整请求体有困难的场景下,该组件内置了一种可以流式解析响应body体的方法,与获得整个