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应用场景 GES服务适用于互联网应用、知识图谱应用、社交网络、金融风控应用、城市工业应用、企业IT应用等场景。 互联网应用 在移动互联网时代,面对庞大的社交关系,媒体传播网络,GES可以帮助客户快速、有效的发现海量数据中隐含的信息。 该场景能帮助您实现以下功能。 推荐好友、商品或资讯
修改安全模式 创建图之后,您若想要修改安全模式,可以在图详情中进行操作。 2.4.4及以上版本,且必须是运行状态的图支持该功能。 具体操作步骤如下: 登录图引擎服务管理控制台,在左侧导航栏中选择“图管理”。 在图管理页面,选中想要修改安全模式的图,页面下方将会显示该图的信息。 图1
修改安全组 创建图之后,您若想要修改安全组,可以进行修改安全组操作。 具体操作步骤如下: 登录图引擎服务管理控制台,在左侧导航栏中选择“图管理”。 在图管理页面,选中想要修改安全组的图,页面下方将会显示该图的信息。 图1 图详情页签 在图信息详情中,可以查看当前图的安全组,单击“
业务面API使用限制 用户访问业务面API有三种方式: 通过ECS访问,且创建ECS的VPC和创建图选定的VPC是同一个。如果安全组选择的是同一个,则可以直接访问;如果安全组不是同一个,要在创建图的安全组开通该ECS的访问限制,即入方向放开80和443端口,出方向放开所有端口(分
切换安全组(2.4.3) 功能介绍 该接口可以在图创建成功后,修改图的安全组。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_i
自行更改;若无vpc,则需要创建一个新的vpc,创建成功后,可自动填充。 子网 通过子网提供与其他网络隔离的、可以独享的网络资源,以提高网络安全。 选择需要创建集群的子网,可进入VPC服务查看VPC下已创建的子网名称和ID。 安全组 安全组是一个逻辑上的分组,为同一个VPC内具有
连接管理 图实例创建完成后,您可以通过连接管理功能下载相应的SDK和驱动,以及查看图实例的连接信息。 在图引擎管理控制台,左侧导航栏选择“连接管理”,进入连接管理页面。 图1 连接管理 下载SDK和驱动 图2 SDK和驱动 您可以选择集群支持的CPU架构,单击“下载”按钮进行SDK的下载。
基本概念 点 图数据模型中的点代表实体。如交通网络中的车辆、通信网络中的站点、电商交易网络中的用户和商品、互联网中的网页等。 边 图数据模型中的边代表关系。如社交网络中的好友关系、电商交易网络中用户评分和购买行为、论文中作者之间的合作关系、文章之间的索引关系等。 Gremlin Gremlin是Apache
如果点被删除了,基于该点的边会怎么处理? GES基于属性图(Property graph)模型导入图数据,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。
节点监控 在运维监控页面左侧导航栏单击“监控>节点监控”,进入节点监控页面,该页面展示了节点,内存,磁盘,磁盘I/O,网络I/O的实时消耗情况。 概览 在概览页面,您可以根据节点名浏览指定节点的关键资源情况,包括:节点名称、CPU使用率(%)、内存使用率(%)、平均磁盘使用率(%
什么是区域与可用区? 什么是区域、可用区 我们用区域和可用区来描述数据中心的位置,您可以在特定的区域、可用区创建资源。 区域(Region):从地理位置和网络时延维度划分,同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分
中介中心度算法(Betweenness Centrality) 概述 中介中心度算法(Betweenness Centrality)以经过某个节点的最短路径数目来刻画节点重要性的指标。 适用场景 可用作社交、风控等网络中“中间人”发掘,交通、传输等网络中关键节点识别;适用于社交、金融风控、交通路网、城市规划等领域
聚类系数算法(Cluster 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。
Node2vec算法 概述 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
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
导出图(1.0.5) 如果将导出的CSV文件下载到本地,默认会用系统的Excel软件打开(推荐使用文本编辑器打开)。如果数据中包含“+”、“-”、“=”、“@”等特殊字符,会被Excel解析为公式。为了保证系统安全,请打开文件时注意以下事项: 不要启用“启用动态数据交换服务器启动(不推荐)”配置。
导出图 如果将导出的CSV文件下载到本地,默认会用系统的Excel软件打开(推荐使用文本编辑器打开)。如果数据中包含“+”、“-”、“=”、“@”等特殊字符,会被Excel解析为公式。为了保证系统安全,请打开文件时注意以下事项: 不要启用“启用动态数据交换服务器启动(不推荐)”配置。
带过滤的n_paths算法(filtered_n_paths) 概述 带过滤的n_paths算法是给定起始点source、目的点target、跳数k、路径数n、过滤条件filters,找出source和target间不多于n条的k跳无环路径。 适用场景 任意网络。 参数说明 表1