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边操作 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.edges EdgesFilterQuerySample 边过滤查询 QueryEdgeDetailsSample 边详情查询 AddEdgeSample
查询语言 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.querylanguage ExecuteGremlinSample 执行Gremlin查询 ExecuteCypherQuerySample 执行Cypher查询
查询语言 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.querylanguage ExecuteGremlinSample 执行Gremlin查询 ExecuteCypherQuerySample 执行Cypher查询
连通分量(connected_component)(1.0.0) 当前该算法不需要输入parameters参数就可以运行。 表1 response_data参数说明 参数 类型 说明 Max_WCC_size Integer 最大连通分量中节点的个数 Max_WCC_id String
OD中介中心度(od_betweenness)(2.2.4) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 directed 否 是否考虑边的方向 Boolean true或者false true weight 否 边上权重 String 空或字符串
支持的表达式,函数及过程 表达式 Cypher查询支持多种的表达式,可以组合成丰富的过滤条件,目前支持的表达式如下: 运算类型 表达式 举例&备注 逻辑运算 and match (n:user) where n.age='Under 18' and n.gender='F' return
personalrank算法(personalrank) 功能介绍 根据输入参数,执行personalrank算法。 PersonalRank算法又称Personalized PageRank算法。该算法继承了经典PageRank算法的思想,利用图链接结构来递归计算各节点的重要性
中介中心度算法(betweenness) 功能介绍 根据输入参数,执行中介中心度算法。 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。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{g
topicrank算法(topicrank) 功能介绍 根据输入参数,执行TopicRank算法。 TopicRank算法12345热线多维度话题排序算法之一,适用于政务12345热线投诉话题排序。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
边操作 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.edges EdgesFilterQuerySample 边过滤查询 QueryEdgeDetailsSample 边详情查询 AddEdgeSample
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 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
Job管理 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.job ShowJobSample 查询Job状态 DeleteJobSample 取消Job ExportJobResultSample 导出Job返回结果到文件
node2vec算法(node2vec)(1.0.5) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 P 否 回退参数。 Double 大于0 1 Q 否 前进参数。 Double 大于0 1 dim 否 映射维度。 Integer 1~200,包括1和200。
Bigclam算法(bigclam) 功能介绍 根据输入参数,执行BigClam算法。 BigClam算法是一种重叠社区发现算法,该算法将节点与社区之间的关系建模为一个二部图,假设图中节点的连边是根据社区关系生成的,其可以检测出图中的重叠社区。 URI POST /ges/v1.
infomap算法(infomap) 功能介绍 根据输入参数,执行infomap算法。 infomap算法是一种基于信息论的社区发现算法,该算法在效率和效果上都表现较好,并且能够发现层次性的社区结构,其优化目标为找到最优的社区结构,使节点的层次编码长度最小。 URI POST /ges/v1
从OBS导入元数据(1.0.0) 功能介绍 从OBS导入元数据。 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_id}/grap
元数据操作 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.schema AddLabelSample 添加Label UpdateLabelSample 更新LabeI QueryGraphSchemaDetailSample
聚类系数(cluster_coefficient)(1.0.0) 表1 response_data参数说明 参数 类型 说明 cluster_coefficient Double 聚类系数。 statistics Boolean 是否仅返回全图平局聚类系数,默认为true。 父主题:
k跳算法(k_hop) 功能介绍 根据输入参数,执行k跳算法。 k跳算法从起点出发,通过宽度优先搜索(BFS),找出k层与之关联的所有节点。找到的子图称为起点的“ego-net”。k跳算法会返回ego-net中节点及其个数。 URI POST /ges/v1.0/{project