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algorithmName 是 String 算法名字。 取值范围: connected_component。 kcore。 parameters 是 JSON 算法参数描述。 connected_component算法。 kcore算法。 subgraphCreator 是 Object
其中vertex为string类型。 subgraph_number 否 Integer 当statistics = true时,输出所有满足条件的子图的个数。 父主题: 算法API参数参考
路径最大长度(cutoff )<=1000000, 路径数量上限(path_num) *路径最大长度(cutoff )<=1000000。 本算法增加了内存容量校验,当内存不够时会报memory is not enough错误。 表2 response_data 参数说明 参数 类型
] 其中, vertexId:string类型 source String 起点ID target String 终点ID 父主题: 算法API参数参考
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
概述 子图匹配(subgraph matching)算法的目的是在一个给定的大图里面找到与一个给定小图同构的子图,这是一种基本的图查询操作,意在发掘图重要的子结构。 适用场景 子图匹配(subgraph matching)算法适用于社交网络分析、生物信息学、交通运输、群体发现、异常检测等领域。
请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 类型 说明 algorithmName 是 String 算法名字。 parameters 是 parameters Object 算法参数。 表3 parameters 参数 是否必选 类型 说明 sources 是 String 起点
[vertexId,...], 其中, vertexId:string类型 common_neighbors Integer 公共邻居节点个数。 父主题: 算法API参数参考
] 其中, vertexId:string类型 source String 起点ID target String 终点ID 父主题: 算法API参数参考
ces。 source 是 String 源节点ID。 target 是 String 目标节点ID。 runtime 是 Double 算法运行时间 。 响应样例 同步成功响应样例 { "data": { "outputs": {
请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 类型 说明 algorithmName 是 String 算法名字。 parameters 是 parameters Object 算法参数。 表3 parameters 参数 是否必选 类型 说明 sources 是 String 起点
…],其中vertexId为string类型。 runtime 是 Double 算法运行时间。 n 是 Integer 枚举圈的个数的上限。 circle_number 否 Integer 当statistics=true时,输出所有满足条件的圈的个数。 父主题: 算法API参数参考
请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 类型 说明 algorithmName 是 String 算法名字。 parameters 是 parameters Object 算法参数。 表3 parameters 参数 是否必选 类型 说明 sources 是 String 起点
请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 类型 说明 algorithmName 是 String 算法名字。 parameters 是 parameters Object 算法参数。 表3 parameters 参数 是否必选 类型 说明 sources 是 String 起点
请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 类型 说明 algorithmName 是 String 算法名字。 parameters 是 parameters Object 算法参数。 表3 parameters 参数 是否必选 类型 说明 source 是 String 被包含节点ID。
[vertexId,...], 其中, vertexId:string类型 common_neighbors Integer 公共邻居节点个数。 父主题: 算法API参数参考
需要在图引擎编辑器的算法区内,选定该算法进行操作。具体操作详见使用算法分析图。 设置动态时间范围参数: start=1646092800,end =1646170716,stime="startTime",etime="endTime"。 设置temporal paths算法参数: source="Person00014"
OD中介中心度(OD-betweenness Centrality) 概述 OD中介中心度算法(OD-betweenness Centrality)在已知一系列OD出行计划前提下,以经过某个点/某条边的最短路径数目来刻画边重要性的指标。 适用场景 可用作社交、风控等网络中“中间人
timeout = (60, 120) # SSL配置:是否跳过SSL证书验证 http_config.ignore_ssl_verification = True # 配置服务器端CA证书,用于SDK验证服务端证书合法性 http_config.ssl_ca_cert = '/path/to/certfile'
在“图管理”页面,选择已创建的图,在“操作”列选择“访问”,进入图引擎编辑器页面。 编辑器页面分布如图1所示,您可按照以下操作来熟悉编辑器功能: 算法区:选择任意算法,填写相关参数,执行后画布区将展示包含关键结果的采样子图。例如PageRank算法,使用系统的默认参数,单击算法后的运行按钮,可在绘图区中看到采样子图。