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API版本选择建议 GES API版本与软件版本相对应,1.0.0为起始版本号,其余版本均在起始版本基础上进行修改,且向下兼容。具体请参考管理面API概览和内存版中各接口对应的版本号。 建议您根据需要选择合适的版本进行操作。 父主题: 使用前必读
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
temporal paths算法,返回距离最短的时序路径 foremost:运行foremost temporal paths算法,返回尽可能早的到达目标节点的时序路径 fastest:运行fastest temporal paths算法,返回耗费时间最短的时序路径 表4 dynamicRange
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。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。 URI
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。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,因此可以
Driver是专为GES编写的JDBC驱动,基于Neo4j JDBC Driver中的接口,提供了使用JDBC访问GES并进行cypher查询的一种方法。 尤其是当cypher请求返回数据量较大、并发数高、JVM缓存完整请求体有困难的场景下,该组件内置了一种可以流式解析响应body体的方法,与获得整个
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
是否带其他约束,取值为true或false,默认取值为true。 false:不带额外约束,即找到的共同邻居为起点集和终点集对应邻域的交集。 true,带额外约束,这里指找到的共同邻居不仅是起点集和终点集邻域的交集,同时共同邻居集合中的每个点都至少有2个以上邻居节点在起点集和终点集中。 响应参数 参数 类型
使用管理面SDK 获取SDK安装信息 进入API Explorer,产品选择“图引擎服务”。 单击任意API的“代码示例”,再单击“SDK信息”即可获取安装方式与使用说明。 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”。
判断左值(标签、id、属性值)是否在右值(必须是array类型)中,和内存版的左值和右值是否有交集的语义有区别。 不支持CONTAIN、NOTCONTAIN、SUBSET等集合运算。 匹配:右值是左值的PREFIX(前缀)、NOTPREFIX(非前缀)、 SUFFIX(后缀)、N
包括条件键和运算符,条件键表示策略语句的 Condition 元素,分为全局级条件键和服务级条件键。全局级条件键(前缀为g:)适用于所有操作,服务级条件键(前缀为服务缩写,如ges)仅适用于对应服务的操作。运算符与条件键一起使用,构成完整的条件判断语句。 GES通过IAM预置了一
指定某个起始节点id,结合消息传递时间递增和BFS遍历顺序(temporal bfs算法),搜索周围与之相关联的点,输出对应各节点的到达时间以及和源起点之间的距离。具体操作步骤如下: 在左侧“动态图”操作区的“动态拓展”模块内填写参数: 开始和结束的时间以及属性值在上述章节时间轴设置中已经设置完成,如果要修改参数,
-和_。不能包含其他字符。索引名称的长度需在63字符以内。 indexType 是 String 索引的类型,区分大小写。 “GlobalCompositeVertexIndex”为全局的Composite类型的点索引。 “GlobalCompositeEdgeIndex”为全局的Composite类型的边索引。
删除点边 执行删除操作会永久的删除您选中的点和边,该操作不可逆,请谨慎考虑。 点详情弹窗,可查看节点的相关信息。 把鼠标移动到想要查看的非虚化节点上,会自动显示出该节点的id、label,属性等信息。 图10 点详情信息 弹窗最多能显示节点的6个属性。当该节点的属性大于6个时,您可以到
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
DSL查询支持联想历史记录的功能,根据您输入的语法关键字会自动显示您刚输入过的语法供您参考和选择,帮助您提高查询效率。 输入栏中的关键词,不同的类型会呈现出不同的颜色,具体颜色区分如下: 保留字:灰色 注意:保留字是编程语言中的一类语法结构。在特定的编程语言里,这些保留字具有较为特殊的意义,并且在语言的格式说明里被预先定义。
云监控服务可以对GES的运行状态进行日常监控。您可以通过云监控管理控制台,直观地查看各项监控指标。 监控数据的获取与传输会花费一定时间,因此,云监控数据显示的是当前时间5~10分钟前的状态。如果您的图刚创建完成,请等待5~10分钟后查看监控数据。 前提条件 创建的图运行状态正常运行。
任人参与进来,为各自消耗云服务产生的成本负责。企业可以通过成本分配的方式,将云上成本分组,归集到特定的团队或项目业务中,让各责任组织及时了解各自的成本情况。 华为云成本中心支持通过多种不同的方式对成本进行归集和重新分配,您可以根据需要选择合适的分配工具。 通过关联账号进行成本分配
取值范围 edges 是 需匹配的子图的边集, 点的ID要求为size_t类型 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CS
热点事件发生地的节点ID String 当未知OD数据时,输入seeds数据。 - modes 否 与seeds对应的热点事件类别 String IN: 表示以热点事件发生地点的节点ID作为起点 。 OUT:表示以热点事件发生地点的节点ID作为终点。 - capacity 否 与seeds对应的热点事件参加人数