已找到以下 511 条记录
AI智能搜索
产品选择
图引擎服务 GES
没有找到结果,请重新输入
产品选择
图引擎服务 GES
在搜索结果页开启AI智能搜索
开启
产品选择
没有找到结果,请重新输入
会话过期
当前登录超时,请重新登录
  • 使用HyG算法分析图 - 图引擎服务 GES

    请求异常时,错误码请参见错误码。 如果对图数据库执行了增、删、改操作,使用该接口可以将图数据库修改信息同步到HyG计算引擎。首次执行数据同步时,请求body里面的vertex和edge参数生效,后续执行数据同步,该参数默认跟首次指定保持一致。 查询HyG图详情。 发送“GET /ges/v1.0/{p

  • 时序路径分析(Temporal Paths) - 图引擎服务 GES

    Paths:表示距离最短时序路径。 Foremost Temporal Paths:表示尽可能早到达目标节点时序路径。 Fastest Temporal Paths :表示耗费时间最短时序路径。 适用场景 适用于疫情或疾病传播溯源、信息传播和舆情分析、结合时序路径规划、资金流通路径等场景。

  • 时序路径分析(Temporal Paths) - 图引擎服务 GES

    foremost:运行foremost temporal paths算法,返回尽可能早到达目标节点时序路径 fastest:运行fastest temporal paths算法,返回耗费时间最短时序路径 表4 dynamicRange 参数 是否必选 类型 说明 start 是 Date/ Integer

  • 基本概念 - 图引擎服务 GES

    基本概念 点 图数据模型中点代表实体。如交通网络中车辆、通信网络中站点、电商交易网络中用户和商品、互联网中网页等。 边 图数据模型中边代表关系。如社交网络中好友关系、电商交易网络中用户评分和购买行为、论文中作者之间合作关系、文章之间索引关系等。 Gremlin Gremlin是Apache

  • 产品优势 - 图引擎服务 GES

    产品优势 大规模 高效数据组织,让您更有效对百亿节点千亿边规模数据进行查询与分析。 高性能 深度优化分布式图形计算引擎,为您提供高并发、秒级多跳实时查询能力。 查询分析一体 查询分析一体化,提供丰富图分析算法,为关系分析、路径规划、营销推荐等业务提供多样分析能力。 简单易用

  • 欠费说明 - 图引擎服务 GES

    用户在使用云服务时,账户可用额度小于待结算账单,即被判定为账户欠费。欠费后,可能会影响云服务资源正常运行,请及时充值。 欠费原因 未购买资源包,在按需计费模式下账户余额不足。 欠费影响 包年/包月 对于包年/包月图实例资源,用户已经预先支付了资源费用,因此在账户出现欠费情况下,已有

  • 时序路径 - 图引擎服务 GES

    从一个点出发搜索到目标节点时序路径(时序路径满足动态图上信息传播有序性,路径上后一条边经过时间要晚于或等于前一条边经过时间),在画布上呈现点、边随时间递增(或非减)变化趋势。 该功能可以通过strategy参数调整搜索是距离最短时序路径,还是尽早到达目标节点时序路径。具体操作步骤如下:

  • 导出图 - 图引擎服务 GES

    导出图 可将图数据导出至自定义OBS目录下。 内存版图支持 1.0.3 以上版本图数据导出。 持久化版图支持2.3.14及以上版本图数据导出。 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“图管理”。 在图管理列表中,选择需导出图,在“操作”列选择“更多”>“导出”。

  • 查询边详情 - 图引擎服务 GES

    图名称。 sourceVertex 是 String 边起点。 targetVertex 是 String 边终点。 label(持久化版) 否 String 边label值。 sortKey(持久化版) 否 String 重复边sortKey值。 sortKeyType(持久化版)

  • 紧密中心度算法(Closeness Centrality) - 图引擎服务 GES

    紧密中心度算法(Closeness Centrality)计算一个节点到所有其他可达节点最短距离倒数,进行累积后归一化值。紧密中心度可以用来衡量信息从该节点传输到其他节点时间长短。节点“Closeness Centrality”越大,其在所在图中位置越靠近中心。 适用场景 紧密中心度算法(Closeness

  • 升级图 - 图引擎服务 GES

    由于GES软件版本不断升级,旧版本图可以通过“升级”操作升级为新版本图。 当前仅支持 1.0.3 以上版本升级功能。 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“图管理”。 在图管理列表中,选择需升级图,在“操作”列选择“更多”>“升级”。 在弹出升级提示框中,选择“版本”和是否“强制升级”。

  • 查询边详情(1.0.0) - 图引擎服务 GES

    查询边详情(1.0.0) 功能介绍 根据边起点、终点以及索引,查询边详细信息,返回边上标签和属性等。 URI GET /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/edges/detail?source={sourceVertex}&

  • 计费项 - 图引擎服务 GES

    计费项 图引擎服务计费简单、易于预测,对您选择图规格(边数)、数据存储空间和公网流量收费。 表1 GES计费项说明 计费项 计费说明 图规格(边数) 根据您选择边数大小计费。 针对边数提供预付费实例和按需(小时)两种计费模式。 数据存储空间 GES数据通过对象存储服务(O

  • 终端节点 - 图引擎服务 GES

    终端节点 终端节点即调用API请求地址,不同服务不同区域终端节点不同,您可以从地区和终端节点中查询所有服务终端节点。 图引擎服务终端节点如下表所示,请您根据业务需要选择对应区域终端节点。 表1 图引擎服务终端节点 区域名称 区域 终端节点(Endpoint) 华北-北京一

  • 时间轴设置 - 图引擎服务 GES

    时间轴设置 将单一视角静态图转化为多视角动态图,为您展示在一段时间内,点、边随时间变化轨迹,展示动态图分析结果。 您需要使用具有“动态图分析能力”图才能使用该功能,动态图创建请参见创建动态图。 时间轴设置 创建动态图后,在“图管理”页面,单击动态图“操作”列“访问”按钮,进入图引擎编辑器。

  • 聚类系数算法(Cluster Coefficient) - 图引擎服务 GES

    Coefficient) 概述 聚类系数表示一个图中节点聚集程度系数。在现实网络中,尤其是在特定网络中,由于相对高密度连接点关系,节点总是趋向于建立一组严密组织关系。聚类系数算法(Cluster Coefficient)用于计算图中节点聚集程度。 适用场景 聚类系数算法(Cluster

  • Schema编辑 - 图引擎服务 GES

    el旁第二个“”按钮,可在画布中隐藏当前label。 图5 隐藏label 隐藏当前选择label点和边 在绘图区,单击图中任意一个点,被选中点会显示为。 表示label隐藏。在图数据中默认是全部展示,单击label旁“眼睛”按钮,可隐藏当前选择label点和边(即在画布中不展示)。

  • 标签传播算法(label_propagation) - 图引擎服务 GES

    Propagation)是一种基于图半监督学习方法,其基本思路是用已标记节点标签信息去预测未标记节点标签信息。利用样本间关系建图,节点包括已标注和未标注数据,其边表示两个节点相似度,节点标签按相似度传递给其他节点。标签数据就像是一个源头,可以对无标签数据进行标注,节点相似度越大,标签越容易传播。

  • k核算法(k-core) - 图引擎服务 GES

    k核算法(k-core) 概述 k核算法(k-core)是图算法中一个经典算法,用以计算每个节点核数。其计算结果是判断节点重要性最常用参考值之一,较好体现了节点传播能力。 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

  • OBS对象名约束 - 图引擎服务 GES

    OBS对象名约束 图引擎服务支持OBS对象名支持以下字符: 字母数字字符 0-9 a-z A-Z 特殊字符 ! - _ . * ' ( ) 中文 \u4e00-\u9fa5 暂不支持字符有: 特殊字符 \ { ^ } % ` ] " > [ ~ < # | & @ : , $