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紧密中心度算法(closeness) 功能介绍 根据输入参数,执行紧密中心度算法。 紧密中心度算法(Closeness Centrality)计算一批节点到所有其他可达节点的最短距离的倒数,进行累积后归一化的值。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
获取项目ID的接口为“GET https://{Endpoint}/v3/projects”,其中{Endpoint}为IAM的终端节点,可以从地区和终端节点获取。 接口的认证鉴权请参见管理面API构造请求。 响应示例如下,其中projects下的“id”即为项目ID。响应示例如下,例
扩副本(2.2.23) 功能介绍 扩副本能力允许动态扩容多个从节点,扩容的从节点可以处理读请求,从而提高读请求性能。 一万边和百亿边规格的图暂不支持扩副本。 进行扩副本操作后,不支持扩容图操作。 如果要对图进行扩容和扩副本两个操作,需要您先进行扩容图操作,再进行扩副本操作。 调试
功能介绍 根据输入参数,执行PageRank算法。 PageRank算法又称网页排名算法,是一种由搜索引擎根据网页(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。 source:指定单个节点作为起始节点ID。 targets:终点节点ID集合(可设置多个终点节点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。 strategy:运
Bigclam算法(bigclam) 功能介绍 根据输入参数,执行BigClam算法。 BigClam算法是一种重叠社区发现算法,该算法将节点与社区之间的关系建模为一个二部图,假设图中节点的连边是根据社区关系生成的,其可以检测出图中的重叠社区。 URI POST /ges/v1.0/{project_i
PageRank算法 概述 PageRank算法又称网页排名算法,是一种由搜索引擎根据网页(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Pag
扩副本(2.2.23) 功能介绍 扩副本能力允许动态扩容多个从节点,扩容的从节点可以处理读请求,从而提高读请求性能。 一万边的图暂不支持扩副本。 进行扩副本操作后,不支持变更图规格操作。 如果要对图进行变更规格和扩副本两个操作,需要您先进行变更图规格操作,再进行扩副本操作。 持久化版图不支持调用接口进行扩副本操作。
查看实时请求 功能介绍 查看当前主节点上的实时请求。 URI GET /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/om/real-time-queries?summary= 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id
temporal paths算法,返回距离最短的时序路径 foremost:运行foremost temporal paths算法,返回尽可能早的到达目标节点的时序路径 fastest:运行fastest temporal paths算法,返回耗费时间最短的时序路径 表4 dynamicRange
objects 节点网络详情。 表5 overview参数说明 参数 类型 说明 ges_instance_name String 节点名称。 instance_id String 节点ID。 work_ip String 节点ip。 role String 节点角色。 cpu_usage
objects 节点网络详情。 表5 overview参数说明 参数 类型 说明 ges_instance_name String 节点名称。 instance_id String 节点ID。 work_ip String 节点ip。 role String 节点角色。 cpu_usage
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跳算法,最短路径算法等,支持按照属性查询点。当前该功能只支持图规格为内存版的图使用。
子图查询(2.1.13) 功能介绍 查询输入的节点和它们之间所有边所构成的子图。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/subgraphs/action?action_id=query 表1 路径参数 参数 是否必选
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。 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
查看实时请求 功能介绍 查看当前主节点上的实时请求。 当前仅返回正在运行的cypher查询。 URI GET /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/om/real-time-queries 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明
带过滤全最短路径(Filtered All Shortest Paths)是在最短路径算法(Shortest Path)基础上支持条件过滤,寻找图中两节点之间满足条件的全最短路径。 适用场景 适用于关系挖掘、路径规划、网络规划等场景。 参数说明 表1 Filtered All Shortest
边上权重应大于0。 - OD_pairs 否 起点终点节点对 String 标准csv格式,起点和终点以英文逗号分隔,各起点和终点节点对之间以换行符“\n”分隔,例如:“Alice,Nana\nLily,Amy”。 - seeds 否 热点事件发生地的节点ID String 当未知OD_pair
连通分量(connected_component) 功能介绍 根据输入参数,执行连通分量(Connected Component)算法。 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