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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。
在图引擎编辑器左侧探索区的“路径拓展模块”内,填写以下参数: 路径起点:查询起始节点ID列表。
节点id为1101的点框选了5条边,节点id为6101的点框选了5条边,节点id为3101的点框选了2条边。 图2 框选后的标签和节点权重 父主题: 访问图和分析图
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、通信网络中的站点、电商交易网络中的用户和商品、互联网中的网页等。
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。
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。
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:运行的算法策略,取值为shortest或foremost。
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。
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。
请求示例 指定起始节点id搜索周围与之相关联的点,算法名称为temporal_paths,动态分析的开始时间为1646092800,结束时间为1646170716,起点id为Person00014。
disk_io_read Double 节点磁盘读速率,单位为KB/S。 disk_io_write Double 节点磁盘写速率,单位为KB/S。 swap_total Double 节点swap盘总量。 swap_free Double 节点swap盘剩余量。
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?
带过滤全最短路径(Filtered All Shortest Paths) 概述 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。
请求示例 查询输入的节点和它们之间所有边所构成的子图,子图中包含的点ID为Ray,Ella,Lethal Weapon。
聚类系数算法(cluster_coefficient)用于计算图中节点的聚集程度。
为“true”时,返回从起始节点到所有叶子节点的路径。 为“false”时,返回从起始节点到第k层叶子节点的路径。 visualized 否 Boolean 是否可视化,默认为“false”。在异步模式下: “visualized”为“false”时,查询job结果分页返回。
关联路径算法(n-Paths) 概述 关联路径算法(n-Paths)用于寻找图中两节点之间在层关系内的n条路径。 适用场景 关联路径算法(n-Paths)适用于关系分析、路径设计、网络规划等场景。
n_paths算法用于寻找图中两节点之间在层关系内的n条路径。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目ID。
单点环路检测(single_vertex_circles_detection)(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 source 是 被包含节点ID。