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String 输入路径的起点ID。 directed 否 Boolean 是否考虑边的方向。取值为true或false。 说明: false当前版本在有权图上不支持。 当数据集不包含inedge时,若directed=true,选择一个不依赖于Inedge的算法实现版本计算输出,
根据输入参数,执行连通分量(Connected Component)算法。 连通分量代表图中的一个子图,当中所有节点都相互连接。考虑路径方向的为强连通分量(strongly connected component),不考虑路径方向的为弱连通分量(weakly connected component)。连通分量算法(Connected
edgeNum Integer 边数量。 请求示例 查询HyG图列表。 GET http://{SERVER_URL}/ges/v1.0/{project_id}/hyg SERVER_URL:图的访问地址,取值请参考业务面API使用限制。 响应示例 状态码: 200 成功响应示例 Http
功能介绍 提供灵活的DSL帮助用户低成本设计并运行算法。DSL算法详细介绍请参考DSL语法说明。 DSL算法执行结束后,用户需使用HyG算法结果转存API将DSL执行结果转存到OBS上。转存之后,您可以通过stdout等文件查看算法结果,由于HyG图是分布式的,结果文件可能有多个,对应不同分区的结果。
是否考虑边的方向。取值为true或者false,默认值为true。 weight 否 String 边上权重,取值为空或字符串。 当某边没有对应属性时,权重将默认为1。 空:边上的权重、距离默认为“1"。 字符串:对应的边上的属性将作为权重。 说明: 不支持对缺失属性值的默认处理,会直接报错。
edges 是 Object 待查询的边数组。 表3 edges参数说明 参数 是否必选 类型 说明 source 是 String 边的source节点。 target 是 String 边的target节点。 index 否 String 边的index。 响应参数 表4 响应Body参数说明
Paths:表示距离最短的时序路径。 Foremost Temporal Paths:表示尽可能早的到达目标节点的时序路径。 Fastest Temporal Paths :表示耗费时间最短的时序路径。 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、结合时序的路径规划、资金流通路径等场景。
edges 是 Object 待查询的边数组。 表3 edges参数说明 参数 是否必选 类型 说明 source 是 String 边的source节点。 target 是 String 边的target节点。 label 否 String 边的label。 sortKey 否
Integer 边数量。 请求示例 查询HyG图的概要信息。 GET http://{SERVER_URL}/ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/summary SERVER_URL:图的访问地址,取值请参考业务面API使用限制。 响应示例
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_i
费提供的更大折扣,节省34%至47%的费用,该方式适合计划长期使用的客户。 预付费实例是一种计费理念,可以理解为一种优惠券,购买预付费实例和创建并使用实例是独立的过程。当您在使用实例时,计费系统会自动比较您已购买的有效期内的预付费实例数量和您使用的相同区域、相同实例规格的实例数量
String 操作符。 update更新该属性的值 add 添加属性的值。当属性的cardinality为single时,其操作与update一致;当cardinality为list或set时,意为向集合中添加值。 del 删除属性的值 请求参数 表2 Body参数说明 参数 是否必选
进行删除点label操作。 DELETE http://{SERVER_URL}/ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/vertices/46/labels/movie SERVER_URL:图的访问地址,取值请参考业务面API使用限制。 响应示例
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。利用样本间的关系建图,节点包括已标注和未标注数据,其边表示两个节点的相似度,节点的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,节点的相似度越大,标签越容易传播。
PageRank算法。该算法继承了经典PageRank算法的思想,利用图链接结构来递归计算各节点的重要性。与PageRank算法不同的是,为了保证随机行走中各节点的访问概率能够反映出用户的偏好,PersonalRank算法在随机行走中的每次跳转会以(1-alpha)的概率返回到source节点。 URI
查询节点任务ID。请求失败时字段为空。 jobType String 执行该异步任务的jobType。 请求示例 生成以label为点,label间关系为边的schema结构。 POST http://{SERVER_URL}/ges/v1.0/{project_id}/graphs/{g
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。 如果一个PageRank值很高的网页链接到其他网页,那么被链接到的网页的PageRank值会相应地提高。
从地区和终端节点中查询“统一身份认证服务”的终端节点。 图6 查询终端节点 登录华为云控制台,鼠标移动至右上方的用户名,在下拉列表中选择“我的凭证”。 图7 我的凭证 在“API凭证”页签的找到“账号名”和“IAM用户名”,在“项目列表”找到图所属的“项目ID”。 图8 获取信息 如何使用Java
从地区和终端节点中查询“统一身份认证服务”的终端节点。 图6 查询终端节点 登录华为云控制台,鼠标移动至右上方的用户名,在下拉列表中选择“我的凭证”。 图7 我的凭证 在“API凭证”页签的找到“账号名”和“IAM用户名”,在“项目列表”找到图所属的“项目ID”。 图8 获取信息 如何使用SDK
Object 算法运行的结果。查询失败时字段为空。 result String 查询结果。成功时值为success,失败时值为failed。 表3 data参数说明 参数 类型 说明 vertices List 点上关联的算法结果。 edges List 边上关联的算法结果。 outputs