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索引操作 代码样例文件路径 代码样例文件名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.index ListIndicesSample 查询索引 CreateIndexSample 新建索引 DeleteIndexSample 删除索引
索引操作 代码样例文件路径 样例方法名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.persistence testListIndices 查询索引 testCreateIndex 新建索引 testDeleteIndex 删除索引 父主题:
点属性列表:点属性列表,指定的属性需属于schema文件中的属性,如果列表为空,则不会导入点属性。 边属性列表:边属性列表,指定的属性需属于schema文件中的属性,如果列表为空,则不会导入边属性。 图5 数据导入 填写完成后,单击“确定”,导入后的数据会显示在HyG图信息详情里。
内存版样例 点操作 边操作 元数据操作 索引操作 查询语言 算法 路径 图统计 图操作 子图操作 Job管理 自定义操作 Filtered-query 按文件更新/删除数据 父主题: Java SDK样例参考
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
置名称或者使用默认的名称。 “组员选择”:您账号下所有创建的IAM用户都会显示在可选组员里,选择加入该用户组的组员,选中的组员会显示在右侧的已选中框内。 单击“用户名称/ID”左侧的,可一次性选中本页的所有组员或清空所有组员。 如果因为权限不足导致未找到对应的IAM用户,可参考用户详情章节进行手动导入IAM用户。
16) Filtered-query API(2.2.13) Filtered-query V2(2.3.6) DSL查询API(2.3.14) 通过导入文件更新点边的指定属性(2.2.13) 通过读取文件删除点边(2.2.15) 运维监控API 父主题: 业务面API
连通分量算法(Connected Component) 概述 连通分量代表图中的一个子图,当中所有节点都相互连接。考虑路径方向的为强连通分量(strongly connected component),不考虑路径方向的为弱连通分量(weakly connected component)。连通分量算法(Connected
Coefficient) 概述 聚类系数表示一个图中节点聚集程度的系数。在现实的网络中,尤其是在特定的网络中,由于相对高密度连接点的关系,节点总是趋向于建立一组严密的组织关系。聚类系数算法(Cluster Coefficient)用于计算图中节点的聚集程度。 适用场景 聚类系数算法(Cluster
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
jvm堆内存使用率 读请求运行队列长度 读请求阻塞队列长度 您可以选择时间段后,查看不同时间区间的性能趋势数据。 时间段有:近1小时、近3小时、近12小时、24小时或者近3天可供选择。当您长时间停留该页面后,可以单击右上角的“刷新”来更新监控数据。 图1 性能监控页面 父主题: 监控
紧密中心度算法(Closeness Centrality)计算一个节点到所有其他可达节点的最短距离的倒数,进行累积后归一化的值。紧密中心度可以用来衡量信息从该节点传输到其他节点的时间长短。节点的“Closeness Centrality”越大,其在所在图中的位置越靠近中心。 适用场景 紧密中心度算法(Closeness
Paths)参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 输入路径的起点ID String - - target 是 输入路径的终点ID String - - directed 否 是否考虑边的方向 Bool true或false false 注意事项 无。 示例 输入参数source
用户在第一次使用GES服务的时候需要授权,授权过程会在IAM(统一身份认证)页面创建例如名为“ges_admin_trust”的委托。而一个用户最多只能创建10个委托,委托个数超限之后无法创建委托,所以页面会出现“委托配额不足”的提示。 按照以下步骤删除不用的委托,然后重新授权即可。
Sets)可以得到两个点集合(群体集合)所共有的邻居(即两个群体临域的交集),直观的发现与两个群体共同联系的对象,如发现社交场合中的共同好友、消费领域共同感兴趣的商品、社区群体共同接触过的人,进一步推测两点集合之间的潜在关系和联系程度。 适用场景 点集共同邻居算法适用于进行关系发掘、产品/好友推荐等图分析技术。
否 边上权重 String 空或字符串 空:边上的权重、距离默认为“1” 字符串:对应的边上的属性将作为权重,当某边没有对应属性时,权重将默认为“1” 说明: 边上权重应大于0。 weight 注意事项 Louvain算法只生成最后的社区结果,不保存层次化结果。 示例 输入参数coverage=0
Array of graphs objects 返回的图列表。 result String 查询成功时值为success,失败时值为failed。 表3 graphs 参数 类型 说明 graph_name String 返回的图名。 idType String ID类型。 idLength
执行失败时,用于显示错误信息。 errorCode String 系统提示信息。 执行成功时,字段可能为空。 执行失败时,用于显示错误码。 jobId String 查询节点任务ID。请求失败时字段为空。 请求示例 生成数据资产。 POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{gr
用户Token。 用于获取操作API的权限。获取方法请参见获取Token接口,响应消息头中X-Subject-Token的值即为Token。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 graph_export_path 是 String 图的导出OBS路径。 edge_set_name
08:00:00] 期间感染了新冠(注:这里点的状态变化,如感染疾病,建模为与对应点相关的边)。 图2 动态图数据示例 动态图的元数据 时间戳是动态图的重要特征,为了描述动态图数据,需要在元数据中,定义时间戳相关的属性startTime 、endTime。 注意:这里的startTime 、end