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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 共同邻居算法(Common Neighbors)适用于电商、社交等多领域的推荐场景。 参数说明
Detection) 概述 单点环路检测(Single-Vertex-Circles-Detection)是一个经典的图问题,意在寻找图中的环路。环路上的点较好地体现了该点的重要性。 适用场景 单点环路检测适用于交通运输、金融风控等场景。 参数说明 表1 Single-Vertex-C
和历史上运行过的异步任务的详情。 具体操作步骤如下: 在左侧导航栏中选择“图管理”,单击图管理操作列中的“更多 > 任务中心”,进入“任务中心”页面。 图1 任务中心 2.2.23及以上版本的图可以使用该功能。 当图的运行状态显示为运行中、导入中、导出中和清空中的状态时可以单击进入任务中心页面,否则是置灰状态。
k核算法(kcore) 功能介绍 根据输入参数,执行K核算法。 K核算法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。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
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/v1.0/{project_id}/
访问图 操作场景 在“图管理”页面,可以通过“访问”操作对创建好的图数据进行查询和分析。 操作步骤 在“图管理”页面,可查看已创建的所有图,在图对应的“操作”列中单击“访问”。 图1 访问图 父主题: 创建图
历史查询 在运维监控页面左侧导航栏单击“监控>历史查询”,进入历史查询页面,该页面展示了图实例历史上运行过的异步任务的详情(和业务面任务中心展示的一样)。 图1 历史查询页面 父主题: 监控
Engine 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:
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。 参数说明 表1 关联预测算法(Link Prediction)参数说明
操作场景1:供电范围查询。 包含的子操作: 查找位于变电站中的母线。 查找某根母线的供电范围。 查找某根母线供电范围内的用户点。 操作步骤:您只需要单击运行键,如有弹框,在弹框内选择母线值,运行后即可在画布显示效果图。 操作场景2:停电故障分析。 包含的子操作: 从停电用户点回溯定位故障点。
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/Q。每个节点出发生成多个随机步,反映出网络的结构信息。 适用场景
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,如果要修改参数,单击
根据网页(节点)之间相互的超链接进行计算的技术,用来体现网页(节点)的相关性和重要性。 如果一个网页被很多其他网页链接到,说明这个网页比较重要,也就是其PageRank值会相对较高。 如果一个PageRank值很高的网页链接到其他网页,那么被链接到的网页的PageRank值会相应地提高。
根据网页(节点)之间相互的超链接进行计算的技术,用来体现网页(节点)的相关性和重要性。 如果一个网页被很多其他网页链接到,说明这个网页比较重要,也就是其PageRank值会相对较高。 如果一个PageRank值很高的网页链接到其他网页,那么被链接到的网页的PageRank值会相应地提高。
调用API获取项目ID 项目ID可以通过调用查询指定条件下的项目信息API获取。 获取项目ID的接口为“GET https://{Endpoint}/v3/projects”,其中{Endpoint}为IAM的终端节点,可以从地区和终端节点获取。 接口的认证鉴权请参见管理面API构造请求。 响应
表3 data参数说明 参数 类型 说明 vertexNum Integer 图的点数。 edgeNum Integer 图的边数。 labelDetails(2.2.14) Object 不同label下的点边数目信息。若需要正常显示此字段,请按照表 labelDetails数据各要素说明建立点边索引。
labelDetails 否 Boolean 是否返回不同label下点边的数目信息,默认为false。为true时,返回不同label的点边数目。 请求示例 查询图的点数和边数等概要信息,true表示返回不同label的点边数目。 GET http://{SERVER_URL}/ges/v1
允许GES调用您的VPC服务。例如,发生故障转移时,GES使用这个委托将您的弹性IP绑定到主GES负载均衡实例。 受限于历史上IAM1.0只有RBAC授权的限制,这两种场景委托权限比较大,GES服务实际上并不需要这么大的权限。 为了优化委托的权限,GES在界面上提供了一键优化的功能,可以
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
理”。 在图管理列表中,选择需删除的图,在“操作”列选择“更多”>“清空数据”。 图1 清空数据 在弹出的确认提示框中,勾选是否“清空图中的元数据”(持久化版的图需要先选择图名称)。 勾选“清空图中的元数据”后,会重置图,清空所有数据和运行中的任务。 元数据清空后不可恢复,请谨慎操作。