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Propagation)是一种基于图的半监督学习方法,其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未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。
Propagation)是一种基于图的半监督学习方法,其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未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。
产品优势 大规模 高效的数据组织,让您更有效的对百亿节点千亿边规模的数据进行查询与分析。 高性能 深度优化的分布式图形计算引擎,为您提供高并发、秒级多跳的实时查询能力。 查询分析一体 查询分析一体化,提供丰富的图分析算法,为关系分析、路径的规划、营销推荐等业务提供多样的分析能力。
1000 directed 否 是否考虑边的方向 Boolean true 或false,布尔型。 false k 否 最大深度 Integer 1-100,包括1和100 3 strategy 否 运行的算法策略 String 取值范围:shortest,foremost,fastest。
动态拓展(temporal_bfs) 功能介绍 指定某个起始节点id,结合消息传递时间递增和BFS遍历顺序(Temporal BFS算法),搜索周围与之相关联的点,输出对应各节点的到达时间,以及与源起点之间的距离。 图1 原理展示 URL POST /ges/v1.0/{proj
directed 否 Boolean 是否考虑边的方向,取值为true 或false,默认值为false。 k 否 Integer 最大深度,取值范围在1-100,包括1和100,默认值为3。 strategy 否 String 运行的算法策略。取值为:shortest,foremost,fastest。
指定某个起始节点id,结合消息传递时间递增和BFS遍历顺序(temporal bfs算法),搜索周围与之相关联的点,输出对应各节点的到达时间以及和源起点之间的距离。具体操作步骤如下: 在左侧“动态图”操作区的“动态拓展”模块内填写参数: 开始和结束的时间以及属性值在上述章节时间轴设置
数: 开始和结束的时间以及属性值:在上述章节时间轴设置中已经设置完成,如果要修改参数,单击画布左下方进行设置,在时间轴设置框内填写,此处不可填写。 source:指定单个节点作为起始节点ID。 targets:终点节点ID集合(可设置多个终点节点ID)。 k:拓展深度,表示要拓展
产品类型 可选的产品类型。 内存版:容量有限,最大可支持到百亿边。基于内存存储和计算,预置丰富的算法,支持Gremlin和Cypher查询语言。 持久化版:容量无限。基于分布式KV数据库做存储和计算的新一代图数据库,有更高的性能,仅支持Cypher查询语言。 点ID类型(当您选择产品类型为持久化版时,会有此选项)
请求示例 订阅scenes应用场景分析能力,订阅的具体场景名称为12345工单关联分析,要订阅的application名字列表为"动态高纬关系深度分析"。 POST /v2/{project_id}/graphs/{graph_id}/scenes/register { "scenes"
索引:复合索引。 复合索引有全局点索引(GlobalCompositeVertexIndex)和全局边索引(GlobalCompositeEdgeIndex)。复合索引可在label和property上创建索引,使用索引查询可以加快速度。 索引特性 特性 模糊查询 速度 灵活度 复合索引
点的规划时,精准规划网络位置。 分析故障根因 快速轻松地识别任何网络或基础设施问题的根本原因,也让您能更好地了解构成IT基础架构的所有组件和关系。 IT基础设施管理 通过图形化网络设备关联关系,让您更好的了解设备、资产的状态,极大降低设备管理成本。
新增路径探索能力,可在图编辑器前端指定起点和跳数进行探索 商用 图探索 2 GES产品类型增加持久化版 创建图时可选新的产品类型持久化版。容量无限,基于分布式KV数据库做存储和计算的新一代图数据库,有更高的性能。 商用 创建图 3 图编辑器新增3D展示 可以使用3D模式来展现图效果,帮助您更直观的查看图和分析图。
取消订阅scenes场景应用分析能力,取消订阅的具体场景名称为12345工单关联分析,取消订阅的application名字列表为"动态高纬关系深度分析"。 POST /v2/{project_id}/graphs/{graph_id}/scenes/unregister { "scenes"
查询边详情(1.0.0) 功能介绍 根据边的起点、终点以及索引,查询边的详细信息,返回边上的标签和属性等。 URI GET /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/edges/detail?source={sourceVertex}&
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
当图中的边没有配置该属性时,算法会报错。 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。 OD_pairs和seeds参数二选一,当OD_pairs和seeds同时输入时,以OD_pair为准,忽略seeds。 响应参数 参数 类型 说明 errorMessage String
查询边详情 功能介绍 根据边的起点、终点以及索引,查询边的详细信息,返回边上的标签和属性等。 URI GET /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/edges/detail?source={sourceVertex}&target=
启动图 操作场景 图列表中处于“已停止”状态的图,如果需要重新启用,您可以启动图,使得图可重新被访问和分析。 处于“运行中”状态的图,无法执行启动操作。 操作步骤 登录图引擎服务管理控制台。 在左侧导航栏,选择“图管理”。 在图管理列表中,选择需启动的图,在“操作”列选择“更多”>“启动”。
infomap算法(infomap) 功能介绍 根据输入参数,执行infomap算法。 infomap算法是一种基于信息论的社区发现算法,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,其优化目标为找到最优的社区结构,使节点的层次编码长度最小。 URI POST /ges/v1