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游走过程提前结束参数:候选推荐节点访问次数的最小值。 说明: 对于一个节点,如果其在随机游走过程被访问到,且被访问到的次数达到“nv”,则该节点将记入候选推荐的节点。 Integer 1~10。 5 np 否 游走过程提前结束参数:候选推荐节点个数。 说明: 若某个source节点的候选推荐节点达到
实时推荐算法(Real-time Recommendation) 概述 实时推荐算法(Real-time Recommendation)是一种基于随机游走模型的实时推荐算法,能够推荐与输入节点相近程度高、关系或喜好相近的节点。 适用场景 实时推荐算法(Real-time Reco
PageRank算法又称网页排名算法,是一种由搜索引擎根据网页(节点)之间相互的超链接进行计算的技术,用来体现网页(节点)的相关性和重要性。 如果一个网页被很多其他网页链接到,说明这个网页比较重要,也就是其PageRank值会相对较高。 如果一个PageRank值很高的网页链接到其他网页,那么被
PageRank算法又称网页排名算法,是一种由搜索引擎根据网页(节点)之间相互的超链接进行计算的技术,用来体现网页(节点)的相关性和重要性。 如果一个网页被很多其他网页链接到,说明这个网页比较重要,也就是其PageRank值会相对较高。 如果一个PageRank值很高的网页链接到其他网页,那么被
性。(PersonalRank值越高,source节点的相关性/重要性越高)。 适用场景 PersonalRank算法适用于商品推荐、好友推荐和网页推荐等场景。 参数说明 表1 PersonalRank算法参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 节点的ID
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。 打开CSV文件弹窗提醒安全问题时,不要选择“启用”或者“是”。
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。 下载SDK和驱动: SDK:SDK是对业务面API的封装,推荐使用业务面SDK访问GES图实例。 驱动程序:针对Cypher API访问,推荐使用Cypher-JDBC驱动。详情请参见使用Cypher JDBC Driver访问GES。 选
图1 查看代码示例 图2 SDK信息 生成SDK代码示例 进入API Explorer,产品选择“图引擎服务”。 “当前版本”可选v1和v2(推荐),根据需求选择API,在“Region”、“Parameters”和“Body”模块填写参数,“代码示例”会动态生成API对应的SDK代码示例。
网络的结构信息。 实时推荐(Real-time Recommendation) 一种基于随机游走模型的实时推荐算法,能够推荐与输入节点相近程度高、关系或喜好相近的节点。该算法可以基于历史购买或浏览数据进行相近商品推荐,也可以针对人进行相近喜好的潜在好友推荐。 共同邻居(Common
Service,简称GES),使用华为自研的EYWA内核,是针对以“关系”为基础的“图”结构数据,进行查询、分析的服务。广泛应用于社交关系分析、营销推荐、舆情及社会化聆听、信息传播、防欺诈等具有丰富关系数据的场景。 功能介绍 GES服务的功能主要有以下5个方面: 丰富的领域算法 支持Pag
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。 打开CSV文件弹窗提醒安全问题时,不要选择“启用”或者“是”。
Token认证:通过账号密码获取Token认证调用请求。 AK/SK认证:通过AK(Access Key ID)/SK(Secret Access Key)加密调用请求。 推荐使用AK/SK认证,其安全性比Token认证更高。 获取初始化参数 表1 初始化参数 参数名 是否必填 参数说明 来源 graphEndPoint
称为起点的“ego-net”。k跳算法会返回ego-net中节点的个数。 适用场景 k跳算法(k-hop)适用于关系发现、影响力预测、好友推荐等场景。 参数说明 表1 k跳算法(k-hop)参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 k 是 跳数 Integer 1~100
图引擎服务(Graph Engine Service,简称GES),是针对以“关系”为基础的“图”结构数据,进行查询、分析的服务。广泛应用于社交关系分析、推荐、精准营销、舆情及社会化聆听、信息传播、防欺诈等具有丰富关系数据的场景。 开发指南概述 图引擎服务软件开发工具包(GES SDK,Graph
网络的结构信息。 实时推荐(Real-time Recommendation) 一种基于随机游走模型的实时推荐算法,能够推荐与输入节点相近程度高、关系或喜好相近的节点。该算法可以基于历史购买或浏览数据进行相近商品推荐,也可以针对人进行相近喜好的潜在好友推荐。 共同邻居(Common
Token认证:通过Token认证调用请求。 AK/SK认证:通过AK(Access Key ID)/SK(Secret Access Key)加密调用请求。推荐使用AK/SK认证,其安全性比Token认证更高。 Token认证 Token在计算机系统中代表令牌(临时)的意思,拥有Token就代表拥
GES系统策略包括GES FullAccess,GES Development及GES ReadOnlyAccess。涵盖了绝大部分用户角色分配场景,推荐您使用这种策略权限。详细请参考GES系统策略。 自定义策略 如果系统策略无法满足授权要求,可以根据各服务支持的授权项,创建自定义策略,并通
rd度量方法计算两个节点的相似程度,预测节点之间的紧密关系。 适用场景 关联预测算法(Link Prediction)适用于社交网上的好友推荐、关系预测等场景。 参数说明 表1 关联预测算法(Link Prediction)参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source
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
hip),点和关系是最重要的实体。 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。 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。