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d=true,选择一个不依赖于Inedge的算法实现版本计算输出,性能会下降;若directed=false,会报错。 weight 否 String 边上权重。取值为:空或字符串。 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,当某边没有对应属性时,权重将默认为1。
是否带其他约束,取值为true或false,默认取值为true。 false:不带额外约束,即找到的共同邻居为起点集和终点集对应邻域的交集。 true,带额外约束,这里指找到的共同邻居不仅是起点集和终点集邻域的交集,同时共同邻居集合中的每个点都至少有2个以上邻居节点在起点集和终点集中。 响应参数 参数 类型
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/v1.0/{project_id}
说明 directed 否 Boolean 是否考虑边的方向。取值为true或false,默认值为false。 weight 否 String 边上权重。取值为:空或字符串。 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,当某边没有对应属性时,权重将默认为1。
时,用于显示错误码。 jobId String 执行算法任务ID。请求失败时,字段为空。 说明: 可以利用返回的jobId查看任务执行状态、获取算法返回结果,详情参考查询Job状态(1.0.0)。 jobType Integer 任务类型。请求失败时,字段为空。 请求示例 POST
根据输入参数,执行BigClam算法。 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。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
根据输入参数,执行单点环路检测算法。 单点环路检测(single_vertex_circles_detection)意在寻找图中的环路,环路上的点较好地体现了该点的重要性。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
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。 持久化版图不支持调用接口进行扩副本操作。
时,用于显示错误码。 jobId String 执行算法任务ID。请求失败时,字段为空。 说明: 可以利用返回的jobId查看任务执行状态、获取算法返回结果,详情参考查询Job状态(1.0.0)。 jobType Integer 任务类型。请求失败时,字段为空。 请求示例 POST
时,用于显示错误码。 jobId String 执行算法任务ID。请求失败时,字段为空。 说明: 可以利用返回的jobId查看任务执行状态、获取算法返回结果,详情参考查询Job状态(1.0.0)。 jobType Integer 任务类型。请求失败时,字段为空。 请求示例 POST
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
备份文件类型不同,浏览器打开该链接的方式不同。 例如:文本文件可直接通过浏览器打开浏览,而二进制文件会在浏览器打开时,自动下载到本地。如果需要完整的下载所有备份文件,建议通过某种编程语言的的HTTP库下载,比如Java的HttpClient、Python的requests等。 link_expired_time
用户登录时是否使用了多因素认证。 g:UserId String 当前登录的用户id。 g:UserName String 当前登录的用户名。 g:ProjectName String 当前登录的Project。 g:DomainName String 当前登录的Domain。 父主题: 策略权限
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。
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}/
Paths)参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 输入路径的起点ID String - - target 是 输入路径的终点ID String - - directed 否 是否考虑边的方向 Bool true或false false 注意事项 无。 示例 输入参数source
target 是 String 边的target节点。 label 是 String 边的label。 sortKey 否 String/int/null/varString 重复边的sortKey,查询时给出sortKey必须给出label,类型与创建图时的sortKey类型需一致,null除外。
OBS对象名约束 图引擎服务支持的OBS对象名支持以下字符: 字母数字字符 0-9 a-z A-Z 特殊字符 ! - _ . * ' ( ) 中文 \u4e00-\u9fa5 暂不支持的字符有: 特殊字符 \ { ^ } % ` ] " > [ ~ < # | & @ : , $
说明 directed 否 Boolean 是否考虑边的方向。取值为true或false,默认值为false。 weight 否 String 边上权重。取值为:空或字符串。 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,当某边没有对应属性时,权重将默认为1。
Coefficient) 概述 聚类系数表示一个图中节点聚集程度的系数。在现实的网络中,尤其是在特定的网络中,由于相对高密度连接点的关系,节点总是趋向于建立一组严密的组织关系。聚类系数算法(Cluster Coefficient)用于计算图中节点的聚集程度。 适用场景 聚类系数算法(Cluster