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带过滤的n_paths算法(filtered_n_paths) 概述 带过滤的n_paths算法是给定起始点source、目的点target、跳数k、路径数n、过滤条件filters,找出source和target间不多于n条的k跳无环路径。 适用场景 任意网络。 参数说明 表1
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。 调试 您可以在API
0个节点的结果进行显示。对于全局迭代性算法例如pagerank算法等,如果您想要获得全量的算法结果可以采用API方式调用,具体请参考算法API。 以模板中的电影数据为例,运行后得到的PageRank值如下图所示。 图3 查询分析结果 将参数进行调整后,再次运行算法得到的PagRa
查询边详情 功能介绍 根据边的起点、终点以及索引,查询边的详细信息,返回边上的标签和属性等。 URI GET /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/edges/detail?source={sourceVertex}&target=
查询边详情(1.0.0) 功能介绍 根据边的起点、终点以及索引,查询边的详细信息,返回边上的标签和属性等。 URI GET /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/edges/detail?source={sourceVertex}&
业务面SDK支持Java和Python两种语言,Java SDK有以下两种情况: Maven源可用:有配置maven源,且maven源可以从开源仓库下载jar包。 Maven源不可用:没有配置maven源或者maven源不能从开源仓库下载jar包。 下载SDK 下载相应的SDK和驱动,具体操
化地计算网络节点的相关性和重要性(PersonalRank值越高,对source节点的相关性/重要性越高)。 k核算法(k-core) k-core是图算法中的一个经典算法,用以计算每个节点的核数。其计算结果是判断节点重要性最常用的参考值之一,较好的刻画了节点的传播能力。 k跳算法(k-hop)
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。
动态拓展(temporal_bfs) 功能介绍 指定某个起始节点id,结合消息传递时间递增和BFS遍历顺序(Temporal BFS算法),搜索周围与之相关联的点,输出对应各节点的到达时间,以及与源起点之间的距离。 图1 原理展示 URL POST /ges/v1.0/{project_i
带过滤的n_paths算法(filtered_n_paths)(2.2.22) 概述 带过滤的n_paths算法是给定起始点source、目的点target、跳数k、路径数n、过滤条件filters,找出source和target间不多于n条的k跳无环路径。 算法名称:带过滤的n_paths
“GlobalCompositeEdgeIndex”为全局的Composite类型的边索引。 “CompositeVertexIndex”为局部的Composite类型的点索引。 “CompositeEdgeIndex”为局部的Composite类型的边索引。 “FullTextIndex”为全文索引。 hasLabel
(密码和访问密钥)。 在我的凭证下,您可以查看账号ID和用户ID。通常在调用API的鉴权过程中,您需要用到账号、用户和密码等信息。 区域 指云资源所在的物理位置,同一区域内可用区间内网互通,不同区域间内网不互通。通过在不同地区创建云资源,可以将应用程序设计的更接近特定客户的要求,或满足不同地区的法律或其他要求。
Array 判断重复边所用的属性列表。 若不为空,则会覆盖重复边(起点终点一致)中,指定属性值与输入属性值相同的边的其他属性(若有多个指定属性,则修改按属性输入顺序匹配上的第一条边的属性)。 若为空或输入边没有指定属性则更新行为与之前一致——更新符合条件的第一条边。 属性列表元素格式见表
计费项 图引擎服务的计费简单、易于预测,对您选择的图规格(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) 根据您选择的边数大小计费。 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的数据通过对象存储服务(O
终端节点 终端节点即调用API的请求地址,不同服务不同区域的终端节点不同,您可以从地区和终端节点中查询所有服务的终端节点。 图引擎服务的终端节点如下表所示,请您根据业务需要选择对应区域的终端节点。 表1 图引擎服务的终端节点 区域名称 区域 终端节点(Endpoint) 华北-北京一
API版本与软件版本相对应,1.0.0为起始版本号,其余版本均在起始版本基础上进行修改,且向下兼容。具体请参考管理面API概览和内存版中各接口对应的版本号。 建议您根据需要选择合适的版本进行操作。 父主题: 使用前必读
调整end - begin的值(比如1000w); limit 否 Integer 被删除点数量的最大值,默认删除全部满足条件的点 表3 vertexFilters参数结构 参数 是否必选 类型 说明 propertyName propertyName和degree两者必选其一 String
批量边查(1.1.6) 功能介绍 根据批量边的起点、终点以及索引,查询这些边的详细信息,返回边的标签和属性等。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/edges/action?action_id=batch-query
果,详情参考Job管理API。 jobType String 执行该异步任务的jobType。 请求示例 (仅支持异步模式)导出满足过滤条件的边集合,关系类型过滤条件为rate,属性名称分别为Score和Datetime,导出路径为demo_movie/。 POST https:
果,详情参考Job管理API。 jobType String 执行该异步任务的jobType。 请求示例 删除满足过滤条件的边集合(仅支持异步模式),关系类型过滤条件为rate,属性名称分别为Score和Datetime。 POST https://{SERVER_URL}/ges/v1