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查询边详情(1.0.0) 功能介绍 根据边的起点、终点以及索引,查询边的详细信息,返回边上的标签和属性等。 URI GET /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/edges/detail?source={sourceVertex}&
是否必选 类型 说明 vertices 否 List 结果包含的点集合。 edges 否 List 结果包含的边集合。 请求样例 观察某些节点群体结构的动态演化过程,算法名称为temporal_graph,动态分析的开始时间为${startTime},结束时间为${endTime}。
Coefficient) 概述 聚类系数表示一个图中节点聚集程度的系数。在现实的网络中,尤其是在特定的网络中,由于相对高密度连接点的关系,节点总是趋向于建立一组严密的组织关系。聚类系数算法(Cluster Coefficient)用于计算图中节点的聚集程度。 适用场景 聚类系数算法(Cluster
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。 本文档能够帮助您快速了解和使用图引擎服务,基本使用流程如下:
Service,简称GES)是针对以“关系”为基础的“图”结构数据,进行查询、分析的服务。广泛应用于社交关系分析、营销推荐及社会化聆听、信息传播、防欺诈等具有丰富关系数据的场景。 本文档将为您介绍如何在图引擎服务管理控制台完成图数据的相关操作和分析。 使用本服务的操作流程如下所示: 图1 图引擎服务的使用流程 表1
恢复图 如果当前编辑的图数据存在问题,需要获取之前备份的数据进行分析时,您可以将备份数据载入,以恢复图数据。 图规格为“一万边”的图和产品类型为持久化版的图没有自动备份功能,恢复图数据时只能通过手动备份恢复。其他规格的图可以通过“自动备份”和“手动备份”两种方式恢复图数据。 具体操作步骤如下:
Neighbors)是一种常用的基本图分析算法,可以得到两个节点所共有的邻居节点,直观地发现社交场合中的共同好友、以及在消费领域共同感兴趣的商品,进一步推测两个节点之间的潜在关系和相近程度。 适用场景 共同邻居算法(Common Neighbors)适用于电商、社交等多领域的推荐场景。 参数说明
最小化的安全管控要求。 策略:IAM最新提供的一种细粒度授权的能力,可以精准到具体服务的操作、资源以及请求条件等。基于策略的授权是一种更加灵活的授权方式,能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。例如:针对GES服务,用户能够控制IAM用户仅能对某一类云服务器资源进行指定的管理操作。
客户端初始化 根据不同的认证方式,客户端初始化有三种方式,可根据需要选择其中一种。 客户端初始化时可根据需要进行HTTP配置,具体可参考。 认证方式 客户端连接参数 父主题: Python SDK
表3 data参数说明 参数 类型 说明 vertexNum Integer 图的点数。 edgeNum Integer 图的边数。 labelDetails(2.2.14) Object 不同label下的点边数目信息。若需要正常显示此字段,请按照表 labelDetails数据各要素说明建立点边索引。
labelDetails 否 Boolean 是否返回不同label下点边的数目信息,默认为false。为true时,返回不同label的点边数目。 请求示例 查询图的点数和边数等概要信息,true表示返回不同label的点边数目。 GET http://{SERVER_URL}/ges/v1
关联预测算法(Link Prediction)给定两个节点,根据Jaccard度量方法计算两个节点的相似程度,预测节点之间的紧密关系。 适用场景 关联预测算法(Link Prediction)适用于社交网上的好友推荐、关系预测等场景。 参数说明 表1 关联预测算法(Link Prediction)参数说明
Engine Service)。图引擎服务是业内首个商用的、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。 您可以使用本文档提供API对图引擎服务资源进行相关操作。
Node2vec算法通过调用word2vec算法,把网络中的节点映射到欧式空间,用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
从OBS导入到GES等复杂的中间步骤,极大地方便了用户数据入图的操作。 注意事项 数据迁移会把数据库各个表中的全部数据作为点或者边数据集导入到图实例,因此需要确保数据库中的表已经被处理为点或者边数据。 点边表中支持的数据类型,参考一般图数据格式章节中的属性说明。 点表格式:点ID
集群信息:包括图规格、CPU架构。 集群容量:包括点和边的使用量、容量和使用率。 集群节点:包括CN节点可用数量/总数量、DN节点可用数量/总数量。 集群请求数统计(内存版):包括等待中的读请求个数、运行中的读请求个数、等待中的写请求个数、运行中的写请求个数。 图2 图集群状态 实例资源 在
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。
ges001_vertex_util 点容量使用率 统计图实例的点容量使用率,其值为当前图点个数和图点容量的比值。 单位:% 0~100 值类型:Float GES实例 ges002_edge_util 边容量使用率 统计图实例的边容量使用率,其值为当前图边个数和图边容量的比值。 单位:% 0~100 值类型:Float
异步任务jobId返回后,若jobId业务层丢失无法通过接口重新获取,现在提供一个新的接口用于查询engine中保存的所有异步任务,返回每个任务的jobId、job状态、原始请求。 图规格为持久化版的图,目前最多返回100000条请求。 URI GET /ges/v1.0/{pro