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"ignoreLabel": false }, "createNotExists": false } SERVER_URL:图的访问地址,取值请参考业务面API使用限制。 样例中,若假设点666和777不在原图中,则创建666和777两个点,且label为默认值,之后再添加边。
"single", "dataType": "enum" } } ] } SERVER_URL:图的访问地址,取值请参考业务面API使用限制。 响应示例 状态码: 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 { "result":
"target": "27661363_山庄温泉" } ], "ignoreError": true } SERVER_URL:图的访问地址,取值请参考业务面API使用限制。 请求参数 表2 Body参数说明 参数 是否必选 类型 说明 edges 是 Object 待删除的边数组。
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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,单击画布左下方进行设置,在时间轴设置框内填写,此处不可填写。 source:指定单个节点作为起始节点ID。 targets:终点节点ID集合(可设置多个终点节点ID)。 k:拓展深度,表示要拓展的
"popularity" ] } ] } } SERVER_URL:图的访问地址,取值请参考业务面API使用限制。 响应示例 状态码: 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 { "result":"success"
String(固定长度):实际点ID直接用于内部存储与计算,需指定一长度,实际点ID不可超过此长度。长度过大可能影响查询性能,建议根据数据集状态进行设置。选择固定长度String格式,还需填写点ID长度。 String(可变长度):用户写入的点ID无长度限制,但是ID过长会影响读写性能,建
], "label": "rate" } ] } SERVER_URL:图的访问地址,取值请参考业务面API使用限制。 响应示例 状态码: 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 { "jobId":
convergence定义每次迭代各个点相较于上次迭代变化的绝对值累加和上限,当小于这个值时认为计算收敛,算法停止。 注意事项 收敛精度(convergence)设置较大值时,迭代会较快停止。 示例 需要在图引擎编辑器的算法区内,选定该算法进行操作。具体操作详见使用算法分析图。 输入参数source=Lee,alpha=0
= graph.nid(100) # 基于Pregel模型实现自定义SSSP算法,并设置顶点值类型ntype为int, # 消息类型mtype默认和ntype保持一致,combiner类型设置为min @pregel_types(ntype=int, combiner=min)
20:30:05" ] } } ] } SERVER_URL:图的访问地址,取值请参考业务面API使用限制。 样例中,若假设点666和777不在原图中,则创建666和777两个点,且label为默认值,之后再添加边。
"indexProperty": ["userid"] } ] } SERVER_URL:图的访问地址,取值请参考业务面API使用限制。 响应示例 状态码: 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 { "jobId":
如果当前用户没有查询委托权限,系统无法根据当前用户的认证凭据查询委托信息,整改通知会在每次进入界面时都会弹出,并提示用户通知管理员进行整改。用户也可以关闭该通知或者设置“不再提醒”。 父主题: 权限管理
细粒度权限控制界面可视化 GES图实例提供了细粒度权限控制,可对特定Label的特定属性设置遍历(traverse)、读、写权限。可以对您管理的图进行label、property级别细粒度权限设置,并对用户组进行授权。 商用 图细粒度权限控制 2 上线带过滤的n_paths算法 带
单击“确定”。 切分策略:图的切分策略,oec(out edge cut)代表出边切分,使用默认选项即可。 是否包含入边:图是否包含入边,设置为true会影响数据同步性能。 图2 选择参数 创建成功HyG图后,可以进行“数据导入”或者“数据同步”。 数据导入:用户可以导入新的点边数据,具体请参见数据导入。
图数据(值、拓扑)基本操作。 value(nid)->int/float/bool 获取当前点的值 set_value(nid, new_value)->None 设置当前点的值 out_edges(nid) -> List[int] 获取当前点的出边(List) edge_dst(eid)->int 获取当前边的目标点
当图较大时,运行精确betweenness较慢,可以设置seeds作为采样节点,进行近似运算,seeds节点越多越接近精确解。输入节点个数不大于100000。 - k 否 采样个数 Integer 当图较大时,运行精确betweenness较慢,可以设置k,算法将从图中随机选取k各点,进行采样
当图较大时,运行精确betweenness较慢,可以设置seeds作为采样节点,进行近似运算,seeds节点越多越接近精确解。输入节点个数不大于100000。 - k 否 采样个数 Integer 当图较大时,运行精确betweenness较慢,可以设置k,算法将从图中随机选取k各点,进行采样
当图较大时,运行betweenness较慢,可以设置seeds作为采样节点,进行近似运算,seeds节点越多越接近准确解。输入节点个数不大于100000。 - k 否 采样个数 Integer 当图较大时,运行betweenness较慢,可以设置k,算法将从图中随机选取k各点,进行采样运
当图较大时,运行betweenness较慢,可以设置seeds作为采样节点,进行近似运算,seeds节点越多越接近准确解。输入节点个数不大于100000。 - k 否 采样个数 Integer 当图较大时,运行betweenness较慢,可以设置k,算法将从图中随机选取k各点,进行采样运