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k跳算法(k_hop)(1.0.0) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 类型 说明 k 是 Integer 跳数,取值范围[1,100]。 num_thread 否 Integer 并发线程数。范围为[1,40],小于1会自动置为1,大于40则自动置为40。默认值为4。
一般图数据格式 在导入图数据之前,您需要了解GES中支持的图数据格式。 GES仅支持载入具有标准CSV格式的原始图数据,如果您的原始数据并不符合指定的格式,则需要将数据整理为GES支持的格式。 GES支持的图数据格式包含三部分:点文件、边文件以及元数据。 点文件用于存放点数据。 边文件用于存放边数据。
Louvain算法 概述 Louvain算法是基于模块度的社区发现算法,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,其优化目标是最大化整个社区网络的模块度。 适用场景 Louvain算法适用于社团发掘、层次化聚类等场景。 参数说明 表1 Louvain算法参数说明
标签传播(Label Propagation)(1.0.0) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 convergence 否 收敛精度。 Double 0~1,不包括0和1。 0.00001 max_iterations 否 最大迭代次数。
带一般过滤条件最短路径(filtered_shortest_path)(2.2.4) 请求 参数说明 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 类型 说明 source 是 String 输入路径的起点ID。 target 是 String 输入路径的终点ID。 directed
Cesna算法(cesna) 功能介绍 根据输入参数,执行Cesna算法。 Cesna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。此外,该算法还利用了节点属性对社区进行建模,即假设节点的属性也是根据社区关系生成的。
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
实时推荐(realtime_recommendation)(2.2.21) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 sources 是 节点的ID,可以是多个。 String source节点的个数不超过上限(默认30个,可以通过sour
关联路径(n_paths)(1.1.2) 表1 parameters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。
动态图数据格式 在大多数实际生活场景中,实体以及关系是动态变化的(如疫情传播网络、转账关系等),这些时序、变化背后蕴含的信息会对结果产生重要影响,因此需要采用动态图对其进行数据建模、存储和动态分析。本服务对动态图的相关能力进行了支持。 图1 动态图示例 本章节重点介绍动态图数据格
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
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
标签传播(label_propagation)(2.1.8) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 convergence 否 收敛精度。 Double 0~1,不包括0和1。 0.00001 max_iterations 否 最大迭代次数。
PageRank算法 概述 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Pag
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
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
子图匹配(Subgraph Matching) 概述 子图匹配(subgraph matching)算法的目的是在一个给定的大图里面找到与一个给定小图同构的子图,这是一种基本的图查询操作,意在发掘图重要的子结构。 适用场景 子图匹配(subgraph matching)算法适用于
算法结果TXT格式说明 表1 算法结果的txt格式 算法 支持程度 header content e.g. all_pairs_shortest_paths 本地,OBS # runtime: {runtime} # paths_number: {paths_number} # data_total_size:
导出job返回结果到文件(2.2.1) 功能介绍 用于将异步任务(jobId)的执行结果(result)导出到文件。 支持算法列表: pagerank、personalrank、pixie louvain、label_propagation、connect_component kcore
子图匹配算法(subgraph matching) 功能介绍 根据输入参数,执行subgraph matching算法。 子图匹配(subgraph matching)算法的目的是在一个给定的大图里面找到与一个给定小图同构的子图,这是一种基本的图查询操作,意在发掘图重要的子结构。