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关联预测算法(Link Prediction) 概述 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。
时序路径分析(Temporal Paths) 概述 时序路径分析算法(Temporal Paths)区别于静态图上的路径分析,结合了动态图上信息传播的有序性,路径上后一条边的经过时间要晚于或等于前一条边,呈现时间递增(或非减)性。 时序路径不满足传递性:即从节点i到节点j有一条时
管理面API(V1) 系统管理API 图管理API 备份管理API 元数据管理API 任务中心API 父主题: 历史API
k核算法(k-core) 概述 k核算法(k-core)是图算法中的一个经典算法,用以计算每个节点的核数。其计算结果是判断节点重要性最常用的参考值之一,较好的体现了节点的传播能力。 适用场景 k核算法(k-core)适用于社区发现、金融风控等场景。 参数说明 表1 k核算法(k-core)参数说明
单源最短路算法(SSSP) 概述 单源最短路算法(SSSP)计算了图论中的一个经典问题,给出从给定的一个节点(称为源节点)出发到其余各节点的最短路径长度。 适用场景 单源最短路算法(SSSP)适用于网络路由、路径设计等场景。 参数说明 表1 单源最短路算法(SSSP)参数说明 参数
动态图 时间轴设置 群体演化 动态拓展 时序路径 父主题: 访问图和分析图
路径API 查询路径详情(1.1.6) 父主题: 内存版
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: 登录图引擎服务管理控制台,在左侧导航栏选择“备份管理”。 在“备份管理”页面,选择需要恢复数据的备份,在“操作”列单击“恢复”。 在“恢复”页面,选择待
紧密中心度算法(Closeness Centrality) 概述 紧密中心度算法(Closeness Centrality)计算一个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。紧密中心度可以用来衡量信息从该节点传输到其他节点的时间长短。节点的“Closeness
三角计数算法(Triangle Count) 概述 三角计数算法(Triangle Count)统计图中三角形个数。三角形越多,代表图中节点关联程度越高,组织关系越严密。 适用场景 三角计数算法(Triangle Count)适用于衡量图的结构特性场景。 参数说明 参数 是否必选
中介中心度算法(Betweenness Centrality) 概述 中介中心度算法(Betweenness Centrality)以经过某个节点的最短路径数目来刻画节点重要性的指标。 适用场景 可用作社交、风控等网络中“中间人”发掘,交通、传输等网络中关键节点识别;适用于社交、金融风控、交通路网、城市规划等领域
性能监控 在运维监控页面左侧导航栏单击“监控>性能监控”,进入性能监控页面。在性能监控页面展示以下这些性能指标的趋势,其中包括: CPU使用率(%) 内存使用率(%) 磁盘使用率(%) 磁盘I/O(KB/s) 网络I/O(KB/s) tomcat连接数使用率(%) swap盘使用率
应用场景 GES服务适用于互联网应用、知识图谱应用、社交网络、金融风控应用、城市工业应用、企业IT应用等场景。 互联网应用 在移动互联网时代,面对庞大的社交关系,媒体传播网络,GES可以帮助客户快速、有效的发现海量数据中隐含的信息。 该场景能帮助您实现以下功能。 推荐好友、商品或资讯
业务面API 内存版 持久化版
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扩副本 在图规格不改变的情况下,提高只读请求的并发数。 暂不支持一万边图的扩副本。 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。 扩副本的具体操作步骤如下: 登录管理控制台。 对需要扩副本的图,在左侧导航栏中选
持久化版 持久化版业务面API包括点操作、边操作、元数据操作、索引操作、HyG数据集管理、HyG算法、算法、图统计、图操作、Job管理、Cypher操作API。 表1 点操作API 名称 起始版本 URL 功能描述 查询点详情 1.0.0 GET/ges/v1.0/{projec
算法API 执行算法(1.0.0) 算法API参数参考 父主题: 内存版
算法API 最短路径(Shortest Path)(1.0.0) 点集最短路(Shortest Path of Vertex Sets)(1.0.0) 标签传播(Label Propagation)(1.0.0) Louvain算法(1.0.0) 父主题: 业务面API