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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。
隐藏label 隐藏单个label的所有点和边 在图引擎编辑器的左侧的元数据列表中,单击元数据旁的“眼睛”按钮,可隐藏该元数据的所有点。 图4 隐藏label 隐藏label:当前label在画布是否展示。 在图引擎编辑器左侧的元数据列表中,单击想要修改的元数据,会弹出该元数据labe
k核算法(k-core) 概述 k核算法(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,较好的体现了节点的传播能力。 适用场景 k核算法(k-core)适用于社区发现、金融风控等场景。 参数说明 表1 k核算法(k-core)参数说明
根据输入参数,执行subgraph matching算法。 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。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
删除点边 执行删除操作会永久的删除您选中的点和边,该操作不可逆,请谨慎考虑。 点详情弹窗,可查看节点的相关信息。 把鼠标移动到想要查看的非虚化节点上,会自动显示出该节点的id、label,属性等信息。 图10 点详情信息 弹窗最多能显示节点的6个属性。当该节点的属性大于6个时,您可以到
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
隐藏图Label:在元数据编辑页面的上方,单击右侧的小眼睛,取消当前label在画布上的展示。 隐藏图ID的敏感信息:单击左侧的小眼睛,会在画布中隐藏该图ID的敏感信息。 注意:若您只是单击右侧的小眼睛隐藏,呈现状态,画布中会显示图ID名称。 图1 隐藏图ID敏感信息 隐藏Label下某个属性的敏感信息: 在元数
以上版本的图的增量导入功能。 为防止系统重启时,不能正常恢复导入图数据,建议在使用图期间,不要删除存储在OBS中的数据。 数据列的分隔符默认为逗号,暂不支持自定义。 导入目录下的单文件或者导入的单文件大小不能超过5GB,如果超过5GB,则会导入失败,建议把文件拆成小于5GB的多个文件后再导入。
在“图细粒度权限配置”页面可以看到当前您所拥有的在“运行中”的图的图名称、细粒度权限状态、权限最近开启时间、以及可进行的操作。 图1 图细粒度权限配置页面 只有图的运行状态为“运行中”的图才会在该页面显示。 您可以在页面的右上角按图名称进行搜索查看。 选择需设置权限的图,在“操作”列单击“权限设置”,进
连通分量算法(Connected Component) 概述 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
是否必选 类型 说明 vertices 否 List 结果包含的点集合。 edges 否 List 结果包含的边集合。 请求样例 观察某些节点群体结构的动态演化过程,算法名称为temporal_graph,动态分析的开始时间为${startTime},结束时间为${endTime}。
k核算法(kcore) 功能介绍 根据输入参数,执行K核算法。 K核算法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,较好的体现了节点的传播能力。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
在“图管理”页面,您可以查看图的名称,运行状态,内网访问地址,公网访问地址,计费模式,创建时间。 “内网访问地址”可单击查看,该地址是访问图实例的浮动IP,通过单击该IP地址您可以查看访问图实例的物理IP列表。为了防止浮动IP切换造成业务闪断,推荐您通过轮询的方式使用物理IP访问图实例。
和历史上运行过的异步任务的详情。 具体操作步骤如下: 在左侧导航栏中选择“图管理”,单击图管理操作列中的“更多 > 任务中心”,进入“任务中心”页面。 图1 任务中心 2.2.23及以上版本的图可以使用该功能。 当图的运行状态显示为运行中、导入中、导出中和清空中的状态时可以单击进入任务中心页面,否则是置灰状态。
Neighbors)是一种常用的基本图分析算法,可以得到两个节点所共有的邻居节点,直观地发现社交场合中的共同好友、以及在消费领域共同感兴趣的商品,进一步推测两个节点之间的潜在关系和相近程度。 适用场景 共同邻居算法(Common Neighbors)适用于电商、社交等多领域的推荐场景。 参数说明
根据输入参数,执行Cesna算法。 Cesna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。此外,该算法还利用了节点属性对社区进行建模,即假设节点的属性也是根据社区关系生成的。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/
取值为lazy时,采用流式解析cypher的策略,cypher返回体不常驻内存。 取值为eager时为获取整个json后解析。 limit 流速控制,默认值100000,内核以批的形式返回给server侧的webapp,由webapp整理成流返回给前端。limit的含义为内核返回给webapp时的批的大小。对同
执行Cypher查询 功能介绍 Cypher是一种被广泛使用的声明式图数据库查询语言,使用Cypher语句可以查询GES中的数据,并返回结果。当前的Cypher实现中使用了图的统计信息,目前Cypher查询编译过程中使用了基于label的点边索引,如需正常使用Cypher,请先参考Cypher预置条件构建索引。
e来开启Cypher的事务功能,以保证单条Cypher语句的原子性。对于多条Cypher语句的事务暂不支持。事务的隔离级别为串行化(serializability)。 由于底层存储引擎存在5s的事务时间窗口限制,因此Cypher的事务不可超过5s。对于复杂的查询,比如说多跳,运行
访问图 操作场景 在“图管理”页面,可以通过“访问”操作对创建好的图数据进行查询和分析。 操作步骤 在“图管理”页面,可查看已创建的所有图,在图对应的“操作”列中单击“访问”。 图1 访问图 父主题: 创建图