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关闭图(1.0.0) 功能介绍 关闭一个图。如果图创建好了,暂时不用可以先关闭,需要使用时再启用。 持久化版图不支持调用接口进行关闭图操作。 处于关闭状态的图不计算实例费用。 您最多可以停止7天,如果您在7天后未手动启动图实例,则图实例将自动启动。 调试 您可以在API Explorer
DSL查询 GES提供的一种graph DSL查询语言,可以利用DSL来完成对图的查询与计算,帮助您低成本设计并运行算法。注意:该功能仅支持2.3.14及以上版本的图。 具体操作步骤如下: 进入图引擎编辑器页面,详细操作请参见访问图引擎编辑器。 在图数据查询区,单击下拉按钮,切换到
pagerank算法 功能介绍 根据输入参数,执行PageRank算法。 PageRank算法又称网页排名算法,是一种由搜索引擎根据网页(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
HyG图管理(持久化版) 您可以在图引擎编辑器内来创建HyG图,并对图进行数据导入。 图版本为2.4.2及以上版本支持该功能。 在创建图时,需要选择产品类型为“持久化版”,需要开启“支持HyG计算引擎”才可以使用该功能,具体详情请参见自定义创建图。 创建HyG图 创建完持久化版图集群后
PageRank算法 概述 PageRank算法又称网页排名算法,是一种由搜索引擎根据网页(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
变更图规格 图存储容量、计算能力或服务能力无法满足业务需求时,需要考虑对图进行变更规格。 暂不支持一万边图的规格变更。 变更规格以后所有索引(复合索引和全文索引)都需要重新创建。 变更图规格的具体操作步骤如下: 登录管理控制台,在左侧导航栏中选择“图管理”。 对需要变更规格的图,单击图管理操作列中的
基本概念 点 图数据模型中的点代表实体。如交通网络中的车辆、通信网络中的站点、电商交易网络中的用户和商品、互联网中的网页等。 边 图数据模型中的边代表关系。如社交网络中的好友关系、电商交易网络中用户评分和购买行为、论文中作者之间的合作关系、文章之间的索引关系等。 Gremlin Gremlin
紧密中心度(closeness)(1.0.0) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 输入需要计算的节点ID。 String - - 表2 response_data参数说明 参数 类型 说明 closeness Double
计费样例 计费场景一 某用户于2023/08/08 16:00:00购买了一个按需计费的GES百万边图,用了一段时间后,于2023/08/22 16:00:00删除了图。那么这个图一共产生了多少费用呢? 计费构成分析 在2023/08/08 16:00:00 ~ 2023/08/22
None 服务介绍 图引擎服务 GES 服务介绍 02:30 图引擎服务介绍 云容器引擎 CCE 简介 07:25 云容器引擎简介 云容器引擎 CCE 服务介绍 03:23 云容器引擎服务介绍 操作指导 图引擎服务 GES 图计算 03:37 什么是图计算? 图引擎服务 GES 入门指导
多图管理(持久化版) 持久化版的图在创建时,会自动升级为多图集群,一个图集群下可以包含多个图实例,不同的图实例可以分配不同的数据,方便用户同时对多个图数据进行分析。 进入图引擎编辑器,在页面左上角,可对图集群中的图实例进行管理,单击图集群名称旁的下拉框,进行图实例切换。 图1 多图管理
服务支持使用哪些算法对图进行分析? 为满足用户各种场景需求,图引擎服务提供了丰富的基础图算法、图挖掘算法和图指标算法。 支持在查询编辑器页面使用算法对图进行分析,当前支持的算法列表如下图所示。 表1 算法一览表 算法 介绍 PageRank算法 又称网页排名,是一种由搜索引擎根据网页
实时推荐(realtime_recommendation)(2.2.21) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 sources 是 节点的ID,可以是多个。 String source节点的个数不超过上限(默认30个,可以通过source_limit
时序路径分析(Temporal Paths) 概述 时序路径分析算法(Temporal Paths)区别于静态图上的路径分析,结合了动态图上信息传播的有序性,路径上后一条边的经过时间要晚于或等于前一条边,呈现时间递增(或非减)性。 时序路径不满足传递性:即从节点i到节点j有一条时序路径
自定义算法运行接口(当前支持Pregel编程模型) 在内置图分析算法不能满足用户需求的时候,HyG允许用户在Pregel编程模型中使用python语言实现自定义算法。其中,运行pregel自定义算法的接口是: BaseGraph.run_pregel(model:class, result_filter
基本概念 账号 用户注册华为云的账号。账号对其所拥有的资源及云服务具有完全的访问权限,可以重置用户密码、分配用户权限等。由于账号是付费主体,为了确保账号安全,建议您不要直接使用账号进行日常管理工作,而是创建用户并使用他们进行日常管理工作。 用户 由账号在IAM中中创建的用户,是云服务的使用人员
共同邻居算法(Common Neighbors) 概述 共同邻居算法(Common 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
点集共同邻居(Common Neighbors of Vertex Sets) 概述 点集共同邻居(Common Neighbors of Vertex Sets)可以得到两个点集合(群体集合)所共有的邻居(即两个群体临域的交集),直观的发现与两个群体共同联系的对象,如发现社交场合中的共同好友
Louvain算法 概述 Louvain算法是基于模块度的社区发现算法,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,其优化目标是最大化整个社区网络的模块度。 适用场景 Louvain算法适用于社团发掘、层次化聚类等场景。 参数说明 表1 Louvain算法参数说明
k跳算法(k-hop) 概述 k跳算法(k-hop)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中节点的个数。 适用场景 k跳算法(k-hop)适用于关系发现、影响力预测、好友推荐等场景。