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关闭图(1.0.0) 功能介绍 关闭一个图。如果图创建好了,暂时不用可以先关闭,需要使用时再启用。 持久化版图不支持调用接口进行关闭图操作。 处于关闭状态的图不计算实例费用。 您最多可以停止7天,如果您在7天后未手动启动图实例,则图实例将自动启动。 调试 您可以在API Expl
Schema编辑 在图引擎编辑器的元数据分析区,您可以进行如下操作: 添加label 统计点边数量 修改label 隐藏label label的导入和导出 删除label 添加label 在图引擎编辑器左侧的元数据列表中,单击,可增加一个新的标签。 Label 名称表示新增标签的名字。
查看查询结果 数据分析结束后,您可以直接在绘图区查看结果或者在“查询结果”页签获取结果信息。 查看查询结果的具体步骤如下: 进入图引擎编辑器页面,详细操作请参见访问图引擎编辑器。 在执行Gremlin/Cypher/DSL查询或算法分析之后,在“查询结果”页签下,展示查询结果。
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
动态拓展 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和源起点之间的距离。具体操作步骤如下: 在左侧“动态图”操作区的“动态拓展”模块内填写参数: 开始和结束的时间以及属性值在上述
k跳算法(k_hop) 功能介绍 根据输入参数,执行k跳算法。 k跳算法从起点出发,通过宽度优先搜索(BFS),找出k层与之关联的所有节点。找到的子图称为起点的“ego-net”。k跳算法会返回ego-net中节点及其个数。 URI POST /ges/v1.0/{project
标签传播算法(label_propagation) 功能介绍 根据输入参数,执行label_propagation算法。 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
使用算法分析图 服务为您提供了丰富的基础图算法、图分析算法和图指标算法,您可以使用图算法做关系分析等。 操作步骤 进入图引擎编辑器页面,详细操作请参见访问图引擎编辑器。 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。
聚类系数算法(Cluster 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。
连接管理 图实例创建完成后,您可以通过连接管理功能下载相应的SDK和驱动,以及查看图实例的连接信息。 在图引擎管理控制台,左侧导航栏选择“连接管理”,进入连接管理页面。 图1 连接管理 下载SDK和驱动 图2 SDK和驱动 您可以选择集群支持的CPU架构,单击“下载”按钮进行SDK的下载。
图管理简介 在“图管理”页面,您可以查看图的名称,运行状态,内网访问地址,公网访问地址,计费模式,创建时间。 “内网访问地址”可单击查看,该地址是访问图实例的浮动IP,通过单击该IP地址您可以查看访问图实例的物理IP列表。为了防止浮动IP切换造成业务闪断,推荐您通过轮询的方式使用物理IP访问图实例。
索引管理 在图访问界面增加索引管理功能,方便您在界面进行索引增删查操作。 创建索引 进入图引擎编辑器页面,详细操作请参见访问图引擎编辑器。 在图引擎编辑器左侧的索引模块,单击“创建索引”。 图1 创建索引 在创建索引弹框中,填写以下参数: 索引名称:自定义索引名称。 索引类型: 内存版图:有全局点索引和全局边索引。
k核算法(kcore) 功能介绍 根据输入参数,执行K核算法。 K核算法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。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
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.
infomap算法(infomap) 功能介绍 根据输入参数,执行infomap算法。 infomap算法是一种基于信息论的社区发现算法,该算法在效率和效果上都表现较好,并且能够发现层次性的社区结构,其优化目标为找到最优的社区结构,使节点的层次编码长度最小。 URI POST /ges/v1
停止计费 包年/包月资源 对于包年/包月计费模式的资源,用户在购买时会一次性付费,服务将在到期后自动停止使用。 如果在计费周期内不再使用包年/包月资源,您可以执行退订操作,系统将根据资源是否属于五天无理由退订、是否使用代金券和折扣券等条件返还一定金额到您的账户。详细的退订规则请参见云服务退订规则概览。
基本概念 点 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。 边 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。 Gremlin Gremlin是Apache
清空数据 当导入了不需要的数据或者导入数据量过大,超过图规模时,可清空数据。 或通过Gremlin命令或Cypher命令误删除了数据,但不确定误删的数据有哪些,可以清空数据后重新导入。 清空数据操作将删除图所有的点、边数据,请谨慎操作。 清空数据的具体操作步骤如下: 登录图引擎服
增量导入数据 操作场景 图引擎服务在创建图完成后可以导入图数据,或者当您需要新增图数据时,可以利用“导入”功能进行增量导入。 当前仅支持 1.1.8 以上版本的图的增量导入功能。 为防止系统重启时,不能正常恢复导入图数据,建议在使用图期间,不要删除存储在OBS中的数据。 数据列的分隔符默认为逗号,暂不支持自定义。