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没有任何节点标注信息的情况。 字符串:将节点的对应的属性字段取值作为初始化标签(类型为string,对于未知标签的点,初始化标签字段赋空);适用于已标注部分节点标签,预测未知节点标签的情况。 说明: 当initial取值为“字符串”时,其中具有初始化标签的点的数量应大于0,小于点总数。
为4。 directed 否 Boolean 是否考虑边的方向,取值为true或false,默认值为true。 关于迭代次数(iterations)和收敛精度(convergence)参数如何调节,请参考迭代次数和收敛精度的关系。 表2 response_data参数说明 参数 类型
图操作接口旨在为用户提供从输入、计算到输出的端到端全流程操作接口。 图属性值类型 Python DSL当前支持3种数据类型:int、float和bool,分别对应C++中的int64_t、double和bool基本数据类型。 Combiner类型 Combiner用于在满足交换律和结合律的计算过程中对数据
空:边上的权重、距离默认为“1” 字符串:对应的边上的属性将作为权重,当某边没有对应属性时,权重将默认为“1” 说明: 边上权重应大于0。 weight 关于迭代次数(iterations)和收敛精度(convergence)参数如何调节,请参考迭代次数和收敛精度的关系。 表2 reponse_data参数说明
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:
否 String 边上权重,取值为空或字符串, 当图中的边没有配置该属性时,算法会报错。 空:边上的权重、距离默认为“1"。 字符串:对应的边上的属性将作为权重。 OD_pairs和seeds参数二选一,当OD_pairs和seeds同时输入时,以OD_pair为准,忽略seeds。
约束条件 元数据的数据类型如表1和表2所示。 表1 元数据属性约束条件 数据类型 约束条件 char 小于‘<’ 大于‘>’ 等于‘=’ 不等于‘!=’ 在范围‘range’ 大于或等于‘>=’ 小于或等于‘<=’ char array 小于‘<’ 大于‘>’ 等于‘=’ 不等于‘!=’
功能介绍 根据给定的indexName,IndexType等信息创建索引。目前支持的索引:复合索引。 复合索引有全局点索引(GlobalCompositeVertexIndex)和全局边索引(GlobalCompositeEdgeIndex)。复合索引可在label和property上创建索引,使用索引查询可以加快速度。
器下。 资源的价格 不同区域的资源价格可能有差异,请参见华为云服务价格详情。 如何选择可用区 是否将资源放在同一可用区内,主要取决于您对容灾能力和网络时延的要求。 如果您的应用需要较高的容灾能力,建议您将资源部署在同一区域的不同可用区内。 如果您的应用要求实例之间的网络延时较低,则建议您将资源创建在同一可用区内。
Console图详情的内网访问地址或者管理面API查询图详情返回体的"privateIp"字段的值。 通过ECS访问,但创建ECS的VPC和创建图选定的VPC不是同一个。需要对ECS所在的VPC和建图用的VPC创建VPC对等连接,创建VPC对等连接请参考创建对等连接。同时要在创建图的安全组开
约束条件 元数据的数据类型如表1和表2所示。 表1 元数据属性约束条件 数据类型 约束条件 char 小于‘<’ 大于‘>’ 等于‘=’ 不等于‘!=’ 在范围‘range’ 大于或等于‘>=’ 小于或等于‘<=’ char array 小于‘<’ 大于‘>’ 等于‘=’ 不等于‘!=’
获取账号名和账号ID 在调用接口的时候,部分请求中需要填入账号名(domain name)和账号ID(domain_id),所以需要先在管理控制台上获取到账号ID。账号ID获取步骤如下: 登录管理控制台。 鼠标移动至用户名,在下拉列表中单击“我的凭证”。 在“API凭证”页面的查看“账号名”和“账号ID”。
表3 data参数说明 参数 类型 说明 vertexNum Integer 图的点数。 edgeNum Integer 图的边数。 labelDetails(2.2.14) Object 不同label下的点边数目信息。若需要正常显示此字段,请按照表 labelDetails数据各要素说明建立点边索引。
labelDetails 否 Boolean 是否返回不同label下点边的数目信息,默认为false。为true时,返回不同label的点边数目。 请求示例 查询图的点数和边数等概要信息,true表示返回不同label的点边数目。 GET http://{SERVER_URL}/ges/v1
查询schema 查看图的元数据,元数据中包含了标签(Label)和属性(Property)。 查询schema的具体操作步骤如下: 登录管理控制台。 在左侧导航栏中选择“图管理”,单击图管理操作列中的“更多 > 查询schema”,会弹出一个窗口显示当前图的元数据包含的标签(Label)。
恢复图 如果当前编辑的图数据存在问题,需要获取之前备份的数据进行分析时,您可以将备份数据载入,以恢复图数据。 图规格为“一万边”的图和产品类型为持久化版的图没有自动备份功能,恢复图数据时只能通过手动备份恢复。其他规格的图可以通过“自动备份”和“手动备份”两种方式恢复图数据。 具体操作步骤如下:
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
您可以使用3D模式来展现图效果,帮助您更直观的查看图和分析图。 使用限制说明:目前3D展示功能只支持PagePank算法、personalRank算法、Cypher查询和Gremlin查询的展示,其余算法或功能只能用2D模式来分析图。 3D图展示的具体操作 以PagePank算法的3D模式图展示为例:
用户在实现UserPregelAlgorithm中的方法init和compute时主要依赖于PregelContext对象,该对象提供如下API: 表1 PregelContext API 方法和属性 描述 说明 ext_id(nid)->int 获取当前点的用户自定义外部ID(只支持可转化为int类型的ID) 图数据(值、拓扑)基本操作。
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