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终止时间,Date型字符串或时间戳。 status String 查询成功时返回任务状态,包括以下四种状态: pending:等待中。 running:运行中。 success:成功。 failed:失败。 查询失败时字段为空。 failReason String 失败原因,当status为failed时才有。
新建数据源 前提条件 已获取数据源的类型、所在的网段,访问ip地址、访问端口、数据库名称以及鉴权信息。 操作步骤 登录图引擎服务管理控制台,在左侧导航栏中选择“数据迁移”。 在“数据源管理”页签单击“新建”。 图1 新建数据源管理 在新建数据源页面,输入对应的数据源信息,具体参数如下:
算法公共参数 请求参数 表1 请求Body参数说明 参数 是否必选 类型 说明 algorithmName 是 String 算法名字,详见具体的各个算法。 parameters 否 Object 算法参数。详情请参考各算法参数描述。 output 否 Object 结果输出参数。具体请见表2。
Node2vec算法 概述 Node2vec算法通过调用word2vec算法,把网络中的节点映射到欧式空间,用向量表示节点的特征。 Node2vec算法通过回退参数 P 和前进参数 Q 来生成从每个节点出发的随机步,带有BFS和DFS的混合,回退概率正比于1/P,前进概率正比于1
子图匹配(Subgraph Matching) 概述 子图匹配(subgraph matching)算法的目的是在一个给定的大图里面找到与一个给定小图同构的子图,这是一种基本的图查询操作,意在发掘图重要的子结构。 适用场景 子图匹配(subgraph matching)算法适用于
OD中介中心度(od_betweenness)(2.2.4) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 directed 否 是否考虑边的方向 Boolean true或者false true weight 否 边上权重 String 空或字符串
最短路径算法(Shortest Path) 概述 最短路径算法(Shortest Path)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最短路径。 适用场景 最短路径算法(Shortest Path)适用于路径设计、网络规划等场景。 参数说明 表1 最短路径算法(Shortest
自动创建OBS分桶存储)。 “定义”:有手动构建和可视化构建两种方式构建元数据模型。 手动构建:单击“添加Label”,在Label定义中,您需要定义Label名称,以及Label类型。单击Label名称下的“添加”增加属性,还可通过“上移”和“下移”操作对属性进行排序。属性设
输入节点个数不大于100000。 - k 否 采样个数 Integer 当图较大时,运行betweenness较慢,可以设置k,算法将从图中随机选取k各点,进行采样运算,k值越大约接近准确解。k不大于100000。 - 当进行采样近似edge-betweenness运算时,see
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 参数说明 表1 Betweenness Centrality算法参数说明
的数据。 孤立点是指和其余点没有关联,在画布中独立存在的点。 框选内孤立点:框选(Ctrl+ 鼠标左键拖动)画布中的点,单击该按钮可查看框选范围内的所有孤立点。 画布内全量孤立点:直接单击该按钮,可显示画布中所有的孤立点。 选中画布中任意一个点,单击该按钮可查看与当前选中点有关联的所有点。