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图操作 代码样例文件路径 样例方法名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.persistence testImportGraphPersistence 导入图 testClearGraphPersistence 清空图 父主题:
图操作 代码样例文件路径 样例方法名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.persistence testImportGraphPersistence 导入图 testClearGraphPersistence 清空图 父主题:
息。 该场景能帮助您实现以下功能。 推荐好友、商品或资讯 通过好友关系、用户画像、行为相似性、商品相似性、资讯传播的途径等,实现好友、商品或资讯的个性化推荐。 用户分群 通过对用户画像、行为相似度或者好友关系等,进行用户分群,实现用户群体分析管理。 异常的行为分析 通过对用户行为
图细粒度权限配置 用户组配置 账号权限详情 算法参考 算法一览表 07 更多 通过EI红宝书,您可以进一步全面了解华为云EI企业智能各服务的基本功能、应用场景、使用案例等。 华为云EI企业智能红宝书 详细介绍 常见问题 了解更多常见问题、案例和解决方案 常见问题 什么是图引擎服务? 图引擎服务与图像处理有什么区别?
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。 Louvain算法 基于模块度的社区发现算法,该算法在效率和效果
访问图和分析图 大图访问 图引擎编辑器介绍 访问图引擎编辑器 动态图 图探索功能 多图管理(持久化版) HyG图管理(持久化版) 添加自定义操作 Schema编辑 隐藏图敏感信息 可视化查询图 画布快照 Gremlin查询 Cypher查询 DSL查询 使用算法分析图 索引管理 在绘图区分析图
图管理API 查询图列表(2.1.18) 查询图详情(1.0.0) 创建图(2.2.2) 关闭图(1.0.0) 启动图(1.0.0) 删除图(1.0.0) 增量导入图(2.1.14) 导出图(1.0.5) 清空图(2.1.2) 升级图(1.0.5) 绑定EIP(1.0.6) 解绑EIP(1
备份图和恢复图 备份图 恢复图 删除备份 导出备份到OBS 从OBS中导入备份 父主题: 管理图
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。 适用场景 标签传播算法(Label Propagation)适用于资讯传播、广告推荐、社区发现等场景。
使用本服务的操作流程如下所示: 图1 图引擎服务的使用流程 表1 使用流程说明 流程 子任务 说明 详细指导 准备工作 注册华为账号 使用图引擎服务之前,您需要注册华为账号并进行实名认证。 注册华为账号并开通华为云 用户授权GES权限 将GES服务的策略授予用户组,并将用户添加至用户组中从而使用户拥有对应的GES权限。
提供图引擎服务的概览、图管理、图备份、元数据管理等。 如何访问GES 华为云提供了Web化的服务管理平台,即管理控制台和基于HTTPS请求的API(Application programming interface)管理方式。 API方式 如果用户需要将华为云平台上的图引擎服务集成到第三方系统,用于二次
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。 Louvain算法 基于模块度的社区发现算法,该算法在效率和效果
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。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/
于1/P,前进概率正比于1/Q。每个节点出发生成多个随机步,反映出网络的结构信息。 适用场景 Node2vec算法适用于节点功能相似性比较、节点结构相似性比较、社团聚类等场景。 参数说明 表1 Node2vec算法参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 P 否 回退参数
关联预测算法(Link Prediction) 概述 关联预测算法(Link Prediction)给定两个节点,根据Jaccard度量方法计算两个节点的相似程度,预测节点之间的紧密关系。 适用场景 关联预测算法(Link Prediction)适用于社交网上的好友推荐、关系预测等场景。 参数说明
根据输入参数,执行link_prediction算法。 关联预测算法(link_prediction)给定两个节点,根据Jaccard度量方法计算两个节点的相似程度,预测节点之间的紧密关系。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
带一般过滤条件的环路检测(filtered circle detection)算法适用于金融风控中循环转账检测、反洗钱,网络路由中异常链接检测,企业担保圈贷款风险识别等场景。 参数说明 表1 filtered circle detection参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 sources
下,以经过某个点/某条边的最短路径数目来刻画边重要性的指标。 适用场景 可用作社交、风控等网络中“中间人”发掘,交通、传输等网络中关键节点识别,城市热点事件\早晚高峰人群车辆迁徙发生时关键路段的模拟;适用于社交、金融风控、交通路网、城市规划等领域 参数说明 表1 OD-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。 适用场景 可用作社交、风控等网络中“中间人”发掘,交通、传输等网络中关键节点识别;适用于社交、金融风控、交通路网、城市规划等领域 参数说明 表1 Betweenness Centrality算法参数说明 参数 是否必选
DSL,我们可以利用DSL来完成对图的查询与计算。服务规划为DSL增加各种查询算子,细粒度的基础计算模式算子,从而使得DSL支持用户自定义的图遍历,多跳过滤查询,模式匹配,相似性算法,社区算法,推荐算法,路径分析,业务定制算法等。 例如查询点1,2为起点,第二跳的邻居点集并返回: Match<Vertex> v(['1'