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"sources"="Alice,Nana", "targets"="Mike,Amy" } } SERVER_URL:图的访问地址,取值请参考业务面API使用限制。 响应示例 状态码: 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 { "jobId":
查询HyG图列表。 GET http://{SERVER_URL}/ges/v1.0/{project_id}/hyg SERVER_URL:图的访问地址,取值请参考业务面API使用限制。 响应示例 状态码: 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 { "data":
"seeds":"1,2", "directed":true } } SERVER_URL:图的访问地址,取值请参考业务面API使用限制。 响应示例 状态码: 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 { "jobId":
本次请求的起始位置,默认为0。 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 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。 响应参数
出和清空数据,绑定和解绑EIP,创建、查询和删除图备份、元数据等功能。用户执行这些操作时,需要调用管理面的API。 业务面API 业务面API提供了图的业务类功能,包括点、边、元数据的增加、删除、查询和修改,执行Gremlin查询,执行算法等功能。用户执行这些操作时,需要调用业务面的API。
"n": 55, "batch_number": "500" } } SERVER_URL:图的访问地址,取值请参考业务面API使用限制。 响应示例 状态码: 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 { "jobId":
"algorithmName":"triangle_count", "parameters":{ } } SERVER_URL:图的访问地址,取值请参考业务面API使用限制。 响应示例 状态码: 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 { "jobId":
"OD_pairs":"1,2\\n3,4", "directed":true } } SERVER_URL:图的访问地址,取值请参考业务面API使用限制。 响应示例 状态码: 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 { "jobId":
"convergence":0.00001, "max_iterations":100 } } SERVER_URL:图的访问地址,取值请参考业务面API使用限制。 响应示例 状态码: 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 { "jobId":
一个属性图是由点、边、标签(Label)和属性(Property)组成的有向图。 点又称作节点(Node),边又称作关系(Relationship),点和关系是最重要的实体。 元数据是用于描述点或边的属性信息,元数据由多个标签组成,每个标签由一个或多个属性组成。 为点或边设置标签,那
"algorithmName":"kcore", "parameters":{ "k":10 } } SERVER_URL:图的访问地址,取值请参考业务面API使用限制。 响应示例 状态码: 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 { "jobId":
"parameters":{ "community_num_space":"3,2,10" } } SERVER_URL:图的访问地址,取值请参考业务面API使用限制。 响应示例 状态码: 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 { "jobId":
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"k":3, "source":66, "mode":"ALL" } } SERVER_URL:图的访问地址,取值请参考业务面API使用限制。 响应示例 状态码: 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 { "jobId":
创建图 创建图的方式 自定义创建图 行业图模板创建图 创建动态图 启动图 停止图 访问图 增量导入数据
本次请求的起始位置,默认为0。 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 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。 响应参数
推荐好友、商品或资讯 通过好友关系、用户画像、行为相似性、商品相似性、资讯传播的途径等,实现好友、商品或资讯的个性化推荐。 用户分群 通过对用户画像、行为相似度或者好友关系等,进行用户分群,实现用户群体分析管理。 异常的行为分析 通过对用户行为、伴行关系、账户/IP登录信息等,进行异常的行为分析,降低欺诈损失。
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