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批量更新点属性(2.1.10) 功能介绍 批量更新点属性。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/vertices/properties/action?action_id={actionId} 表1 路径参数 参数
批量添加点(2.1.16) 功能介绍 批量添加点。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/vertices/action?action_id=batch-add 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id
变更规格(2.2.21) 功能介绍 变更图规格。 变更图规格以后所有索引(复合索引和全文索引)都需要重新创建。 持久化版图不支持调用接口进行变更图规格操作。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。
查询图元数据详情 功能介绍 查询图的元数据详情。 URI GET /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/schema 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。
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
点集全最短路(all_shortest_paths_of_vertex_sets) 功能介绍 根据输入参数,执行点集全最短路算法。 点集全最短路(all_shortest_paths_of_vertex_sets)用于发现两个点集之间的所有最短路径。 URI POST /ges/v1
louvain算法(louvain) 功能介绍 根据输入参数,执行Louvain算法。 Louvain算法是基于模块度的社区发现算法,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,其优化目标是最大化整个社区网络的模块度。 URI POST /ges/v1.0/{p
Filtered-query V2(2.3.6) 功能介绍 第二代filtered query。支持filtered query API和repeat query API共同的功能。 该接口支持对多跳过滤查询,循环执行遍历查询进行加速。 例如以下gremlin语句: g.V('node1')
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
批量添加边 功能介绍 批量添加边。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/edges/action?action_id=batch-add 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是 String
中介中心度算法(betweenness) 功能介绍 根据输入参数,执行中介中心度算法。 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。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{g
n_paths算法(n_paths) 功能介绍 根据输入参数,执行n_paths算法。 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
批量删除边(2.1.9) 功能介绍 根据批量边的起点、终点以及索引,删除这些边。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/edges/action?action_id=batch-delete 表1 路径参数 参数 是否必选
时序路径分析(Temporal Paths) 功能介绍 根据输入参数,执行时序路径分析算法。 注意:两点之间仅返回一条满足条件的时序路径。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/dynamicgraphs/action
批量添加label(2.2.21) 功能介绍 批量添加label。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/schema/labels/action?action_id=batch-add 表1 路径参数 参数 是否必选
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
HyG导入图 功能介绍 导入HyG图数据。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/import-graph 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。
查询job列表(2.2.13) 功能介绍 异步任务jobId返回后,若jobId业务层丢失无法通过接口重新获取,现在提供一个新的接口用于查询engine中保存的所有异步任务,返回每个任务的jobId、job状态、原始请求。 URI GET /ges/v1.0/{project_i
查询job列表 功能介绍 异步任务jobId返回后,若jobId业务层丢失无法通过接口重新获取,现在提供一个新的接口用于查询engine中保存的所有异步任务,返回每个任务的jobId、job状态、原始请求。 图规格为持久化版的图,目前最多返回100000条请求。 URI GET /ges/v1
使用HyG算法分析图 GES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。 前提条件 前端创建持久化版图时,选择开启HyG计算引擎。 图1 HyG计算引擎 操作步骤 创建HyG图。 发送“POST /ges/v1.0/{project_id