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标签传播算法(Label Propagation) 概述 标签传播算法(Label 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
关联路径算法(n-Paths) 概述 关联路径算法(n-Paths)用于寻找图中两节点之间在层关系内的n条路径。 适用场景 关联路径算法(n-Paths)适用于关系分析、路径设计、网络规划等场景。 参数说明 表1 关联路径算法(n-Paths)参数说明 参数 是否必选 说明 类型
String Obs相关参数,详情请参见obsParameters参数说明。 accessKey 是 String 用户的accessKey。 secretKey 是 String 用户的secretKey。 表3 paginate参数说明 参数 是否必选 类型 说明 rowCountPerFile
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 compone
全最短路算法(All Shortest Paths) 概述 全最短路径算法(All Shortest Paths)用以解决图论研究中的一个经典算法问题,旨在寻找图中两节点之间的所有最短路径。 适用场景 全最短路径算法(All Shortest Paths)适用于路径设计、网络规划等场景。
语言。用户可以通过Gremlin执行CRUD(创建、读取、更新和删除)操作,比如加载数据、管理图和编写复杂的遍历等。 Cypher Cypher是一种被广泛使用的声明式图数据库查询语言,当前Cypher使用了图的统计信息,查询编译过程中使用了基于label的点边索引,用户可以使用
点集最短路(Shortest Path of Vertex Sets) 概述 点集最短路算法(Shortest Path of Vertex Sets)用于发现两个点集之间的最短路径。 适用场景 点集最短路算法(Shortest Path of Vertex Sets)适用于互联
边中介中心度(Edge-betweenness Centrality) 概述 边中介中心度算法(Edge-betweenness Centrality)以经过某条边的最短路径数目来刻画边重要性的指标。 适用场景 同betweenness类似,可用作关键关系的发掘;适用于社交、金融风控、交通路网、城市规划等领域
点集共同邻居(Common Neighbors of Vertex Sets) 概述 点集共同邻居(Common Neighbors of Vertex Sets)可以得到两个点集合(群体集合)所共有的邻居(即两个群体临域的交集),直观的发现与两个群体共同联系的对象,如发现社交场
OD中介中心度(OD-betweenness Centrality) 概述 OD中介中心度算法(OD-betweenness Centrality)在已知一系列OD出行计划前提下,以经过某个点/某条边的最短路径数目来刻画边重要性的指标。 适用场景 可用作社交、风控等网络中“中间人
点集全最短路(All Shortest Paths of Vertex Sets) 概述 点集全最短路算法(Shortest Path of Vertex Sets)用于发现两个点集之间的所有最短路径。 适用场景 点集最短路算法可应用于互联网社交、金融风控、路网交通、物流配送等场景下的区块之间关系的分析。
动态图数据格式 在大多数实际生活场景中,实体以及关系是动态变化的(如疫情传播网络、转账关系等),这些时序、变化背后蕴含的信息会对结果产生重要影响,因此需要采用动态图对其进行数据建模、存储和动态分析。本服务对动态图的相关能力进行了支持。 图1 动态图示例 本章节重点介绍动态图数据格
ized 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
带过滤全对最短路径(Filtered All Pairs Shortest Paths)是寻找图中任意两点之间满足条件的最短路径。当前,考虑到实际应用场景,此算法需要用户指定起点集(sources)和终点集(targets),本算法将返回起点集合到终点集合之间满足条件的两两全最短路径。 适用场景 带过滤全对最短路径(Filtered
一般图数据格式 在导入图数据之前,您需要了解GES中支持的图数据格式。 GES仅支持载入具有标准CSV格式的原始图数据,如果您的原始数据并不符合指定的格式,则需要将数据整理为GES支持的格式。 GES支持的图数据格式包含三部分:点文件、边文件以及元数据。 点文件用于存放点数据。 边文件用于存放边数据。
Server Error 服务内部错误。 503 Service Unavailable 服务不可用。 错误码 请参见错误码。 父主题: Job管理API
带一般过滤条件最短路径(Filtered Shortest Path) 概述 带一般过滤条件最短路径算法(Filtered Shortest Path)寻找两点间满足过滤条件的最短路径,如有多条,返回任意一条最短路径。 适用场景 带一般过滤条件的最短路径算法(Filtered Shortest
jobId String 执行算法任务ID。请求失败时,该字段为空。 说明: 可以查询jobId查看任务执行状态、获取返回结果,详情参考Job管理API。 响应示例 状态码: 200 响应成功示例 Http Status Code: 200 { "jobId": "4448c
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。 管理面API 管理面API提供了图的管理类功能,包括图的创建,关闭,启动,恢复,升级,导入、导出和清空数据,绑定和解绑EIP,创建、查询和删除图备份、元数据等功能。用户执行这些操作时,需要调用管理面的API。 业务面API 业务面API提
不能从开源仓库下载jar包。 Python SDK使用:GES提供Python语言的SDK包,用户可通过pip安装使用。 Maven源可用 下载相应的SDK和驱动,具体操作请参考连接管理。 解压huaweicloud-ges-sdk-java-xxx.zip,进入maven-in