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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/Q。每个节点出发生成多个随机步，反映出网络的结构信息。 适用场景
初始化GES业务面客户端 初始化参数获取 客户端连接参数 AK/SK认证 Token认证 密码认证 父主题： 使用业务面SDK
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。 下载SDK和驱动：
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地计算各节点的重要性。与PageRank算法不同的是，为了保证随机行走中各节点的访问概率能够反映出用户的偏好，PersonalRank算法在随机行走中的每次跳转会以（1-alpha）的概率返回到source节点，因此可
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地计算各节点的重要性。与PageRank算法不同的是，为了保证随机行走中各节点的访问概率能够反映出用户的偏好，PersonalRank算法在随机行走中的每次跳转会以（1-alpha）的概率返回到source节点，因此可
图解图计算技术
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 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
如何导入数据到图引擎服务？ 如果点被删除了，基于该点的边会怎么处理？ 更多 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的的智能问答机器人，有问题欢迎随时求助哦！ 社区求助 华为云社区是华为云用户的聚集地。这里有来自图引擎服务的技术牛人，为您解决技术难题。
调用接口出错后，将不会返回结果数据。调用方可根据每个接口对应的错误码来定位错误原因。当调用出错时，HTTP 请求返回一个 4xx 或 5xx 的 HTTP 状态码。返回的消息体中是具体的错误代码及错误信息。在调用方找不到错误原因时，可以联系技术人员，并提供错误码，以便我们尽快帮您解决问题。
返回一个资源特征与地址的列表用于用户终端（例如：浏览器）选择。 301 Moved Permanently 永久移动，请求的资源已被永久的移动到新的URI，返回信息会包括新的URI。 302 Found 资源被临时移动。 303 See Other 查看其它地址。 使用GET和POST请求查看。
览。 按需计费资源 对于按需计费模式的资源，若不再使用这些资源且需停止计费，请删除相应资源。需要注意的是，停止运行的图实例的只是不收取基础资源图规格（边数）的费用，您存储到OBS中的图数据及OBS桶、公网带宽等仍然正常计费。因此删除图实例才能避免继续产生费用。 通过账单查找云服务资源并停止计费
08:00:00] 期间感染了新冠（注：这里点的状态变化，如感染疾病，建模为与对应点相关的边）。 图2 动态图数据示例 动态图的元数据 时间戳是动态图的重要特征，为了描述动态图数据，需要在元数据中，定义时间戳相关的属性startTime 、endTime。 注意：这里的startTime 、end
类型 取值范围 edges 是 需匹配的子图的边集, 点的ID要求为非负整数 String 标准CSV格式，边的起点与终点之间以英文逗号分隔，各边之间以换行符“\n”分隔，例如:“1,2\n2,3”。 vertices 是 需匹配的子图上各点的label String 标准CSV格
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，那么被链接到的网页的PageRank值会相应地提高。
调用接口出错后，将不会返回结果数据。调用方可根据每个接口对应的错误码来定位错误原因。当调用出错时，HTTP 请求返回一个 4xx 或 5xx 的 HTTP 状态码。返回的消息体中是具体的错误代码及错误信息。在调用方找不到错误原因时，可以联系技术人员，并提供错误码，以便我们尽快帮您解决问题。
是否考虑边的方向 Bool true或false false timeWindow 否 用于进行时间过滤的时间窗 Json 具体请参见表2。 - 表2 timeWindow参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 filterName 否 用于进行时间过滤的时间属性名称
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。 如果点被删除了，基于该点的边会自动删除。 父主题：
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。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
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，那么被链接到的网页的PageRank值会相应地提高。
点集全最短路算法（Shortest Path of Vertex Sets）用于发现两个点集之间的所有最短路径。 适用场景 点集最短路算法可应用于互联网社交、金融风控、路网交通、物流配送等场景下的区块之间关系的分析。 参数说明 表1 All Shortest Paths of Vertex Sets参数说明
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