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0/{project_id}/graphs/{graph_name}/vertices/detail?vertexIds=Ray SERVER_URL:图的访问地址,取值请参考业务面API使用限制。 响应示例 状态码: 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 { "data":
"max_iterations":1000, "directed":true } } SERVER_URL:图的访问地址,取值请参考业务面API使用限制。 请求参数 Body参数说明详见算法公共参数表。 响应参数 表2 响应Body参数说明 参数 类型 说明
n?action_id=batch-query { "vertices": ["0","1"] } SERVER_URL:图的访问地址,取值请参考业务面API使用限制。 响应示例 状态码: 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 {
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
创建图的方式 本章节为您介绍如何使用图引擎服务(GES)进行创建图。 有三种创建方式可供选择:自定义创建,行业图模板创建和创建动态图,系统默认使用自定义创建方式。 自定义创建图:您可以直接使用系统默认的创图方式,进行查询和分析图。 行业图模板创建图:您可以选择想要创建的模板,系统
导入元数据 准备元数据 从本地或OBS导入数据 父主题: 元数据操作
(domain name)和账号ID(domain_id),所以需要先在管理控制台上获取到账号ID。账号ID获取步骤如下: 登录管理控制台。 鼠标移动至用户名,在下拉列表中单击“我的凭证”。 在“API凭证”页面的查看“账号名”和“账号ID”。 图1 获取账号名和ID 父主题: 附录
图引擎服务提供包年/包月、按需计费两种计费模式,以满足不同场景下的用户需求。 包年/包月是一种预付费模式,即先付费再使用,按照订单的购买周期进行结算,因此在购买之前,您必须确保账户余额充足。 按需计费是一种后付费模式,即先使用再付费,按照图实例实际使用时长计费。 关于两种计费模式的详细介绍请参见计费模式概述。
图ID。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 通过调用IAM服务获取用户Token接口获取(响应消息头中X-Subject-Token的值)。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型
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
图数据的格式 一般图数据格式 动态图数据格式 父主题: 元数据操作
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。 授权GES权限 导入元数据 从本地导入
Node2vec算法 概述 Node2vec算法通过调用word2vec算法,把网络中的节点映射到欧式空间,用向量表示节点的特征。 Node2vec算法通过回退参数 P 和前进参数 Q 来生成从每个节点出发的随机步,带有BFS和DFS的混合,回退概率正比于1/P,前进概率正比于1
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
查看创建失败的图 当GES依赖的ECS服务的配额不足时,会出现创建图失败的情况,您可以在“图管理”页面查看创建失败的图。 操作步骤 在左侧导航栏,选择“图管理”。 在“图管理”页面中,左上角的“图管理”页签旁可以看到当前创建图失败的图数量。 图1 创图失败的图数量 单击可查看创建
http://{SERVER_URL}/ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/summary SERVER_URL:图的访问地址,取值请参考业务面API使用限制。 响应示例 状态码: 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 { "data":
查找元数据 在“元数据管理”页面,您可以在搜索框中输入元数据文件的名称进行查找。 图1 查找元数据 父主题: 元数据操作
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
单源最短路算法(SSSP) 概述 单源最短路算法(SSSP)计算了图论中的一个经典问题,给出从给定的一个节点(称为源节点)出发到其余各节点的最短路径长度。 适用场景 单源最短路算法(SSSP)适用于网络路由、路径设计等场景。 参数说明 表1 单源最短路算法(SSSP)参数说明 参数
"Comedy" ] } } ], } SERVER_URL:图的访问地址,取值请参考业务面API使用限制。 响应示例 状态码: 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 { "result":