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0/{project_id}/graphs/{graph_name}/vertices/46/labels/movie 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 { } 状态码:
读请求运行队列长度(内存版) 读请求阻塞队列长度(内存版) 您可以选择时间段后,查看不同时间区间的性能趋势数据。 时间段有:近1小时、近3小时、近12小时、24小时或者近3天可供选择。当您长时间停留该页面后,可以单击右上角的“刷新”来更新监控数据。 图1 性能监控页面 父主题: 监控
紧密中心度算法(Closeness Centrality)计算一个节点到所有其他可达节点的最短距离的倒数,进行累积后归一化的值。紧密中心度可以用来衡量信息从该节点传输到其他节点的时间长短。节点的“Closeness Centrality”越大,其在所在图中的位置越靠近中心。 适用场景 紧密中心度算法(Closeness
graph_name 是 String 图名称。 请求参数 表2 Body参数说明 参数 是否必选 类型 说明 vertices 是 String 待删除的点ID数组。 响应参数 表3 响应Body参数 参数 类型 说明 errorMessage String 系统提示信息。 执行成功时,字段可能为空。
取消HyG Job 功能介绍 用于取消已经提交的HyG作业。 取消运行中的作业,作业不会立即终止,可能存在延时。 URI DELETE /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 类型
0/{project_id}/graphs/{graph_name}/transaction/{commit}/commit {} 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 { "result": "success" }
Body参数说明 参数 是否必选 类型 说明 vertices 是 String 待删除的点ID数组。 ignoreError(2.2.28) 否 Boolean 是否忽略错误,比如待删除的点不存在等。取值为true或者false。默认值为false,表示不忽略。 注意:Json格式错误不会忽略。
String 操作符。 update更新该属性的值 add 添加属性的值。当属性的cardinality为single时,其操作与update一致;当cardinality为list或set时,意为向集合中添加值。 del 删除属性的值 请求参数 表2 Body参数说明 参数 是否必选
否 边上权重 String 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” 说明: 边上权重应大于0。 weight 注意事项 Louvain算法只生成最后的社区结果,不保存层次化结果。 示例 输入参数coverage=0
} } ] } SERVER_URL:图的访问地址,取值请参考业务面API使用限制。 参数说明 表2 Body参数说明 参数 是否必选 类型 说明 vertices 是 Json 待添加的顶点数组。 表3 vertices参数说明 参数 是否必选 类型 说明
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、消费领域共同感兴趣的商品、社区群体共同接触过的人,进一步推测两点集合之间的潜在关系和联系程度。 适用场景 点集共同邻居算法适用于进行关系发掘、产品/好友推荐等图分析技术。
Array of graphs objects 返回的图列表。 result String 查询成功时值为success,失败时值为failed。 表3 graphs 参数 类型 说明 graph_name String 返回的图名。 idType String ID类型。 idLength
batch-update 更新该属性的值。 batch-add 添加属性的值。当属性的cardinality为single时,其操作与update一致;当cardinality为list或set时,意为向集合中添加值。 batch-del 删除属性的值。 请求参数 表2 Body参数说明
创建HyG图 功能介绍 创建一个HyG图。 GES持久化版的图计算依赖于HyG引擎,在执行算法之前需要创建HyG图,并将图数据库的数据同步到HyG引擎。 HyG组件当前通过白名单开放,请通过提交工单的方式申请。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}
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。 参数说明 表1
待添加的点数组,一次最多添加1万个点。数组参数详见vertices参数说明。 overrideExists 否 Boolean 检测待插入的点是否存在,默认值为false。 当值为false时,只要有一个点存在,就会报错,且这批点均写入失败。 当值为true时,对已存在的点采取覆盖写策略。
执行失败时,用于显示错误信息。 errorCode String 系统提示信息。 执行成功时,字段可能为空。 执行失败时,用于显示错误码。 jobId String 查询节点任务ID。请求失败时字段为空。 请求示例 生成数据资产。 POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{gr
vertices 是 Json 待添加的点数组,一次最多添加1万个点。数组参数详见vertices参数说明。 overrideExists 否 Boolean 对vertices参数中已经存在的点是否采取覆盖写策略。默认值为false。 当值为false时,会忽略已经存在的点,不做处理。 当值为
是否忽略批量中部分边的更新错误。默认值为"false",表示发现导致无法更新的错误,例如待更新的边不存在则报错,不更新任何边。 当值为"true"时,表示忽略类似错误并更新其他无错误的边属性。 表3 edges参数说明 参数 是否必选 类型 说明 source 是 String 边的source节点。
更新label 功能介绍 持久化版版本更新label的方式为全量覆盖。更新label只影响之后创建的点边,不影响已存在的点边。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/schema?label={labelName}