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"vertices": [ "Vivian", "46" ] } 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":
0/{project_id}/graphs/{graph_name}/schema?label={labelName} 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":
"Comedy" ] } } ] } 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。
策略权限 策略说明 GES系统策略 GES自定义策略 GES请求条件 GES资源 父主题: 权限管理
(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
"Datetime":["2018-01-01 20:30:05"]}, "parallelEdge": "override" } SERVER_URL:图的访问地址,取值请参考业务面API使用限制。 Body参数说明 参数 是否必选 类型 说明 source 是 String source点名称。
配置图操作权限 图细粒度权限配置 用户组配置 用户详情
TopicRank算法 概述 TopicRank算法12345热线多维度话题排序算法之一。 适用场景 适用于政务12345热线投诉话题排序。 参数说明 表1 TopicRank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,支持多点输入,csv格式,逗号分割。
单击“复制”。 在对应的元数据文件的“操作”列,单击“复制”。 定义元数据文件名称以及存储路径。 “名称”:复制后的元数据文件名称,仅需要设置名称,文件格式默认为xml。 “存储路径”:存储元数据文件的OBS路径。 图1 复制元数据 单击“确定”,完成复制元数据。 元数据文件复制
"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
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
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":
"algorithmName":"connected_component", "parameters":{ } } 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 { "jobId":
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
"vertices": ["27003509_北京中央电视台大楼", "39636392_八达岭长城"] } 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":
"target": "27661363_北京九华山庄温泉" }] } 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 { "data": { "edges":
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。
最短路径算法(Shortest Path) 概述 最短路径算法(Shortest Path)用以解决图论研究中的一个经典算法问题,旨在寻找图中两节点之间的最短路径。 适用场景 最短路径算法(Shortest Path)适用于路径设计、网络规划等场景。 参数说明 表1 最短路径算法(Shortest