检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
ion算法。 标签传播算法（Label 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
Propagation） 概述 标签传播算法（Label 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
在图集群状态模块，您可以浏览当前图实例基本信息和容量、请求数等统计信息。 集群信息：包括图规格、CPU架构。 集群容量：包括点和边的使用量、容量和使用率。 集群节点：包括CN节点可用数量/总数量、DN节点可用数量/总数量。 集群请求数统计：包括等待中的读请求个数、运行中的读请求个数、等待中的写请求个数、运行中的写请求个数。
算法会返回ego-net中节点的个数。 最短路径（Shortest Path） 用于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。 全最短路（All Shortest Paths） 用于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所有最短路径。
融合各种异构异质数据，方便治理，规模可达千亿级。 快速关联查询 在海量知识中快速关联查询秒级响应，搜索结果更准确。 知识梳理 通过图上分析计算，合并相似本体，进行知识消岐。 学习路径的识别及推荐 通过知识点的先修关系，识别学习路径，针对薄弱知识点进行学习路径推荐。 金融风控应用 面对层出不穷、复杂多样的
算法会返回ego-net中节点的个数。 最短路径（Shortest Path） 用于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。 全最短路（All Shortest Paths） 用于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所有最短路径。
在页面上单击“新建企业项目”跳转至“企业项目管理”页面进行创建。 标签 为资源添加标签。在输入框中，输入标签键和标签值，单击“添加”按钮即可将标签添加在标签框中。 添加后您可以在“图管理”页面的图详情中查看到给该图添加的标签，也可以在“图管理”页面中筛选同一标签下的图。 说明： 如果您需要使用同一标签标识多种云资
根据输入参数，执行BigClam算法。 BigClam算法是一种重叠社区发现算法，该算法将节点与社区之间的关系建模为一个二部图，假设图中节点的连边是根据社区关系生成的，其可以检测出图中的重叠社区。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
Cesna算法（cesna） 功能介绍 根据输入参数，执行Cesna算法。 Cesna算法是一种重叠社区发现算法，该算法将节点与社区之间的关系建模为一个二部图，假设图中节点的连边是根据社区关系生成的。此外，该算法还利用了节点属性对社区进行建模，即假设节点的属性也是根据社区关系生成的。 URI POST /ges/v1
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中已经设置完成，如果
相关文档 1 新增业务面任务中心功能 业务面任务中心功能，可以查看图当前正在运行和历史上运行过的异步任务。 商用 业务面任务中心 2 新增重启图功能 当图例处于运行中（但是访问图有未知异常）、导入中、导出中、清除中状态时，想停止该图的运行状态，可执行重启图操作来重置。 商用 重启图 2021年5月
订阅scenes应用场景分析能力，便于业务面API使用对应功能。 已订阅的不可以重复订阅，需要更新请先取消原有订购，重新订购。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/
取消订阅scenes场景应用分析能力，取消订阅后对应scene下的application业务面API将不能使用。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/
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。
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
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。
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。
abel）和属性（Property）组成的有向图。 点又称作节点（Node），边又称作关系（Relationship），点和关系是最重要的实体。 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。 图数据模型中的边代表关
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是Apache
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
