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(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”。 图1 获取账号名和ID 父主题: 附录
没有操作权限。 404 Not Found 找不到资源。 500 Internal Server Error 服务内部错误。 503 Service Unavailable 服务不可用。 错误码 请参见错误码。 父主题: 点操作API
没有操作权限。 404 Not Found 找不到资源。 500 Internal Server Error 服务内部错误。 503 Service Unavailable 服务不可用。 错误码 请参见错误码。 父主题: 边操作API
共同邻居算法(Common Neighbors) 概述 共同邻居算法(Common Neighbors)是一种常用的基本图分析算法,可以得到两个节点所共有的邻居节点,直观地发现社交场合中的共同好友、以及在消费领域共同感兴趣的商品,进一步推测两个节点之间的潜在关系和相近程度。 适用场景
查看创建失败的图 当GES依赖的ECS服务的配额不足时,会出现创建图失败的情况,您可以在“图管理”页面查看创建失败的图。 操作步骤 在左侧导航栏,选择“图管理”。 在“图管理”页面中,左上角的“图管理”页签旁可以看到当前创建图失败的图数量。 图1 创图失败的图数量 单击可查看创建
性能监控 在运维监控页面左侧导航栏单击“监控>性能监控”,进入性能监控页面。在性能监控页面展示以下这些性能指标的趋势,其中包括: CPU使用率(%) 内存使用率(%) 磁盘使用率(%) 磁盘I/O(KB/s) 网络I/O(KB/s) tomcat连接数使用率(%) swap盘使用率(内存版)
备份图和恢复图 备份图 恢复图 删除备份 导出备份到OBS 从OBS中导入备份 父主题: 管理图
图数据的格式 一般图数据格式 动态图数据格式 父主题: 元数据操作
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
k核算法(k-core) 概述 k核算法(k-core)是图算法中的一个经典算法,用以计算每个节点的核数。其计算结果是判断节点重要性最常用的参考值之一,较好的体现了节点的传播能力。 适用场景 k核算法(k-core)适用于社区发现、金融风控等场景。 参数说明 表1 k核算法(k-core)参数说明
单源最短路算法(SSSP) 概述 单源最短路算法(SSSP)计算了图论中的一个经典问题,给出从给定的一个节点(称为源节点)出发到其余各节点的最短路径长度。 适用场景 单源最短路算法(SSSP)适用于网络路由、路径设计等场景。 参数说明 表1 单源最短路算法(SSSP)参数说明 参数
最短路径算法(Shortest Path) 概述 最短路径算法(Shortest Path)用以解决图论研究中的一个经典算法问题,旨在寻找图中两节点之间的最短路径。 适用场景 最短路径算法(Shortest Path)适用于路径设计、网络规划等场景。 参数说明 表1 最短路径算法(Shortest
关联预测算法(Link Prediction) 概述 关联预测算法(Link Prediction)给定两个节点,根据Jaccard度量方法计算两个节点的相似程度,预测节点之间的紧密关系。 适用场景 关联预测算法(Link Prediction)适用于社交网上的好友推荐、关系预测等场景。
时序路径分析(Temporal Paths) 概述 时序路径分析算法(Temporal Paths)区别于静态图上的路径分析,结合了动态图上信息传播的有序性,路径上后一条边的经过时间要晚于或等于前一条边,呈现时间递增(或非减)性。 时序路径不满足传递性:即从节点i到节点j有一条时
没有操作权限。 404 Not Found 找不到资源。 500 Internal Server Error 服务内部错误。 503 Service Unavailable 服务不可用。 错误码 请参见错误码。 父主题: HyG Job管理API
标签传播算法(Label Propagation) 概述 标签传播算法(Label Propagation)是一种基于图的半监督学习方法,其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系建图,节点包括已标注和未标注数据,其边表示两个节点的相似度,节点
关联路径算法(n-Paths) 概述 关联路径算法(n-Paths)用于寻找图中两节点之间在层关系内的n条路径。 适用场景 关联路径算法(n-Paths)适用于关系分析、路径设计、网络规划等场景。 参数说明 表1 关联路径算法(n-Paths)参数说明 参数 是否必选 说明 类型
没有操作权限。 404 Not Found 找不到资源。 500 Internal Server Error 服务内部错误。 503 Service Unavailable 服务不可用。 错误码 请参见错误码。 父主题: 点操作API
紧密中心度算法(Closeness Centrality) 概述 紧密中心度算法(Closeness Centrality)计算一个节点到所有其他可达节点的最短距离的倒数,进行累积后归一化的值。紧密中心度可以用来衡量信息从该节点传输到其他节点的时间长短。节点的“Closeness