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  • 图解图计算技术 - 图引擎服务 GES

    图解图计算技术

  • PersonalRank算法 - 图引擎服务 GES

    链接结构来递归计算各节点的重要性。与PageRank算法不同的是,为了保证随机行走中各节点的访问概率能够反映出用户的偏好,PersonalRank算法在随机行走中的每次跳转会以(1-alpha)的概率返回到source节点,因此可以基于source节点个性化地计算网络节点的相关性

  • 服务支持使用哪些算法对图进行分析? - 图引擎服务 GES

    点,因此可以基于source节点个性化地计算网络节点的相关性和重要性(PersonalRank值越高,对source节点的相关性/重要性越高)。 k核算法(k-core) 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,较好的刻画了节点的传播能力。

  • 应用场景 - 图引擎服务 GES

    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、复杂多样的个人和群体行为,帮助客户挖掘出潜在的风险,为客户保驾护航。

  • 关联预测算法(Link Prediction) - 图引擎服务 GES

    关联预测算法(Link Prediction) 概述 关联预测算法(Link Prediction)给定两个节点,根据Jaccard度量方法计算两个节点的相似程度,预测节点之间的紧密关系。 适用场景 关联预测算法(Link Prediction)适用于社交网上的好友推荐、关系预测等场景。

  • 度数关联度算法(Degree Correlation) - 图引擎服务 GES

    Correlation)计算所有边上起点和终点度数之间的Pearson关联系数,常用来表示图中高度数节点是否和高度数节点相连。 适用场景 度数关联度算法(Degree Correlation)适用于衡量图的结构特性场景。 参数说明 无。 示例 单击运行,计算图的度数关联度,JSON结果会展示在查询结果区。

  • 标签传播算法(Label Propagation) - 图引擎服务 GES

    标签传播算法(Label 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

  • k核算法(k-core) - 图引擎服务 GES

    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) - 图引擎服务 GES

    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

  • 产品优势 - 图引擎服务 GES

    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。

  • 标签传播算法(label_propagation) - 图引擎服务 GES

    功能介绍 根据输入参数,执行label_propagation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

  • 最新动态 - 图引擎服务 GES

    2021年4月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 上线扩容图功能 图存储容量、计算能力或服务能力无法满足业务需求时,需要考虑对图进行扩容。 商用 扩容图 2 上线扩副本功能 图存储容量、计算能力或服务能力无法满足业务需求时,需要考虑对图进行扩容。 商用 扩副本 2021年1月

  • 什么是GES - 图引擎服务 GES

    Engine Service,简称GES),使用华为自研的EYWA内核,是针对以“关系”为基础的“图”结构数据,进行查询、分析的服务。广泛应用于社交关系分析、营销推荐、舆情及社会化聆听、信息传播、防欺诈等具有丰富关系数据的场景。 功能介绍 GES服务的功能主要有以下5个方面: 丰富的领域算法

  • 算法一览表 - 图引擎服务 GES

    点,因此可以基于source节点个性化地计算网络节点的相关性和重要性(PersonalRank值越高,对source节点的相关性/重要性越高)。 k核算法(k-core) 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,较好的刻画了节点的传播能力。

  • 自定义创建图 - 图引擎服务 GES

    建议长度控制在1K字节以内,最大不要超过2K字节。 计算类型 计算类型。 弹性云服务器:是具有完整硬件、操作系统、网络功能,并且运行在一个完全隔离环境中的计算机系统。 CPU架构 CPU架构:目前支持“X86计算”和“鲲鹏计算”架构。 图规格(边数) 以边为单位,根据用户当前的配

  • DSL语法说明 - 图引擎服务 GES

    //带有globalAcc一起计算的表达式, 属于globalacc expression 1+v.score*2 //带有vertexAcc一起计算的表达式, 属于vertexacc expression 表达式升格表 不同类型的表达式在赋值和计算上,存在不同的限制。即,不同类型互相之间的赋值和计算是否合法的限制。

  • 图操作接口 - 图引擎服务 GES

    图操作接口旨在为用户提供从输入、计算到输出的端到端全流程操作接口。 图属性值类型 Python DSL当前支持3种数据类型:int、float和bool,分别对应C++中的int64_t、double和bool基本数据类型。 Combiner类型 Combiner用于在满足交换律和结合律的计算过程中对数

  • 简介 - 图引擎服务 GES

    服务概述 图引擎服务(Graph Engine Service,简称GES),是针对以“关系”为基础的“图”结构数据,进行查询、分析的服务。广泛应用于社交关系分析、推荐、精准营销、舆情及社会化聆听、信息传播、防欺诈等具有丰富关系数据的场景。 开发指南概述 图引擎服务软件开发工具包(GES

  • 如何使用图引擎服务 - 图引擎服务 GES

    如何使用图引擎服务 图引擎服务(Graph Engine Service,简称GES)是针对以“关系”为基础的“图”结构数据,进行查询、分析的服务。广泛应用于社交关系分析、营销推荐及社会化聆听、信息传播、防欺诈等具有丰富关系数据的场景。 本文档将为您介绍如何在图引擎服务管理控制台完成图数据的相关操作和分析。

  • 如何快速使用GES服务 - 图引擎服务 GES

    Service,简称GES),是国内首个商用的、拥有自主知识产权的国产分布式原生图引擎,是针对以“关系”为基础的“图”结构数据,进行查询、分析的服务。广泛应用于社交应用、企业关系分析、风控、推荐、舆情、防欺诈等具有丰富关系数据的场景。 本文档能够帮助您快速了解和使用图引擎服务,基本使用流程如下: