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点集全最短路算法(Shortest Path of Vertex Sets)用于发现两个点集之间的所有最短路径。 适用场景 点集最短路算法可应用于互联网社交、金融风控、路网交通、物流配送等场景下的区块之间关系的分析。 参数说明 表1 All Shortest Paths of Vertex Sets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
查找元数据 在“元数据管理”页面,您可以在搜索框中输入元数据文件的名称进行查找。 图1 查找元数据 父主题: 元数据操作
元数据 元数据的组成结构如下所示: 图2 元数据组成结构 GES的元数据用于定义点和边的属性信息,为XML格式的文件。 在元数据中包含了标签(Label)和属性(Property)。 标签(Label) 标签是属性的集合,描述了一个点或边拥有的所有属性的数据格式。 在不同的标签中,如
标准csv格式,ID之间以英文逗号分隔,例如:["Alice","Nana"]。 个数不大于100000。 - directed 否 是否考虑边的方向 Boolean true或false false 表2 response_data参数说明 参数 类型 说明 path List 最短路径,格式:
取值为true。 false:不带额外约束,即找到的共同邻居为起点集和终点集对应邻域的交集。 true,带额外约束,这里指找到的共同邻居不仅是起点集和终点集邻域的交集,同时共同邻居集合中的每个点都至少有2个以上邻居节点在起点集和终点集中。 响应参数 参数 类型 说明 errorMessage
"Amy"],个数不大于100000。 directed 否 Boolean 是否考虑边的方向。取值为true或false。默认取值为false。 说明: 当数据集不包含inedge时,若directed=true,选择一个不依赖于Inedge的算法实现版本计算输出,性能会下降;若directed=false,会报错。
取值范围 默认值 filterName 否 用于进行时间过滤的时间属性名称 String 字符串:对应的点/边上的属性作为时间 - filterType 否 在点或边上过滤 String V:点上 E:边上 BOTH:点和边上 BOTH startTime 否 起始时间 String
true或false。 false:不带额外约束,即找到的共同邻居为起点集和终点集对应邻域的交集。 true,带额外约束,这里指找到的共同邻居不仅是起点集和终点集邻域的交集,同时共同邻居集合中的每个点都至少有2个以上邻居节点在起点集和终点集中。 true 表2 response_data参数说明
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。
统计信息展示 通过框选画布中点和边,在统计信息区会显示出当前所框选的点边对应的标签和节点权重的数量。关于点和边的概念请参考图数据格式。 统计信息展示的具体操作如下: 进入图引擎编辑器页面,详细操作请参见访问图引擎编辑器。 单击绘图区右侧的,显示“条件过滤、属性和统计信息”页面,单击“统计信息”页签。
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。
图数据的格式 一般图数据格式 动态图数据格式 父主题: 元数据操作
true或false。 false:不带额外约束,即找到的共同邻居为起点集和终点集对应邻域的交集。 true,带额外约束,这里指找到的共同邻居不仅是起点集和终点集邻域的交集,同时共同邻居集合中的每个点都至少有2个以上邻居节点在起点集和终点集中。 true 表2 response_data参数说明
取值范围 默认值 filterName 否 用于进行时间过滤的时间属性名称 String 字符串:对应的点/边上的属性作为时间 - filterType 否 在点或边上过滤 String V:点上 E:边上 BOTH:点和边上 BOTH startTime 否 起始时间 String
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。 使用本服务的操作流程如下所示: 图1 图引擎服务的使用流程 表1
"Amy"],个数不大于100000。 directed 否 Boolean 是否考虑边的方向。取值为true或false。默认取值为false。 说明: 当数据集不包含inedge时,若directed=true,选择一个不依赖于Inedge的算法实现版本计算输出,性能会下降;若directed=false,会报错。
确认点集中的点 是否携带额外约束: 不勾选该选项表示找到的共同邻居为起点集和终点集对应邻域的交集。 勾选该选项表示带额外约束,即找到的共同邻居不仅是起点集和终点集邻域的交集,同时共同邻居集合中的每个点都至少有2个以上邻居节点在起点集和终点集中。 展示结果。 图7 图展示 图8 查询结果
[[path1],[path2]] 其中,路径(path)的格式可参考:最短路径(Shortest Path)。 source String 路径的起点ID。 target String 路径的终点ID。 父主题: 算法API参数参考
隐藏label 隐藏单个label的所有点和边 在图引擎编辑器的左侧的元数据列表中,单击元数据旁的“眼睛”按钮,可在图分析结果中隐藏该元数据的所有点和边。 图4 隐藏label 隐藏label:当前label在画布是否展示。 在图引擎编辑器左侧的元数据列表中,单击想要修改的元数据,会弹出该元数