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中介中心度算法(Betweenness Centrality) 概述 中介中心度算法(Betweenness Centrality)以经过某个节点的最短路径数目来刻画节点重要性的指标。 适用场景 可用作社交、风控等网络中“中间人”发掘,交通、传输等网络中关键节点识别;适用于社交、金融风控、交通路网、城市规划等领域
度数关联度算法(Degree Correlation) 概述 度数关联度算法(Degree Correlation)计算所有边上起点和终点度数之间的Pearson关联系数,常用来表示图中高度数节点是否和高度数节点相连。 适用场景 度数关联度算法(Degree Correlation)适用于衡量图的结构特性场景。
jobID:异步任务的jobId。 图名称:只有持久化版图会显示图名称。 任务类型:异步任务类型(类型包括ImportGraph、VertexQuery)。 原始请求:用户发给接口原始请求的body体。 状态:包括等待、运行中、完成、取消四种。 进度:表示当前任务的运行进度。 开始时间:任务开始运行的时间,如果任务没有开始运行,该值为空。
全最短路算法(All Shortest Paths) 概述 全最短路径算法(All Shortest Paths)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所有最短路径。 适用场景 全最短路径算法(All Shortest Paths)适用于路径设计、网络规划等场景。
点集最短路(Shortest Path of Vertex Sets) 概述 点集最短路算法(Shortest Path of Vertex Sets)用于发现两个点集之间的最短路径。 适用场景 点集最短路算法(Shortest Path of Vertex Sets)适用于互联
边中介中心度(Edge-betweenness Centrality) 概述 边中介中心度算法(Edge-betweenness Centrality)以经过某条边的最短路径数目来刻画边重要性的指标。 适用场景 同betweenness类似,可用作关键关系的发掘;适用于社交、金融风控、交通路网、城市规划等领域
点集共同邻居(Common Neighbors of Vertex Sets) 概述 点集共同邻居(Common Neighbors of Vertex Sets)可以得到两个点集合(群体集合)所共有的邻居(即两个群体临域的交集),直观的发现与两个群体共同联系的对象,如发现社交场
单点环路检测(Single Vertex Circles Detection) 概述 单点环路检测(Single-Vertex-Circles-Detection)是一个经典的图问题,意在寻找图中的环路。环路上的点较好地体现了该点的重要性。 适用场景 单点环路检测适用于交通运输、金融风控等场景。
OD中介中心度(OD-betweenness Centrality) 概述 OD中介中心度算法(OD-betweenness Centrality)在已知一系列OD出行计划前提下,以经过某个点/某条边的最短路径数目来刻画边重要性的指标。 适用场景 可用作社交、风控等网络中“中间人
“名称”:元数据在图引擎服务中的文件名称。 “存储路径”:选择元数据文件存储的OBS路径。 图1 从本地导入元数据 从OBS导入 “选择文件路径”:单击从OBS中选择元数据文件。 文件格式必须为xml。 您需要提前将元数据文件上传至OBS桶中。 “名称”:元数据在图引擎服务中的文件名称。 图2
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一直使用服务。当账户余额不足时,就会导致欠费,因此在欠费前请及时充值。 续费相关的功能 包年/包月图实例续费相关的功能如表1所示。 表1 续费相关的功能 功能 说明 手动续费 包年/包月图实例从购买到被自动删除之前,您可以随时登录管理控制台为使用的图实例续费,以延长图实例的使用时间。
续费 续费概述 手动续费 自动续费
带过滤全最短路径(Filtered All Shortest Paths) 概述 带过滤全最短路径(Filtered All Shortest Paths)是在最短路径算法(Shortest Path)基础上支持条件过滤,寻找图中两节点之间满足条件的全最短路径。 适用场景 适用于关系挖掘、路径规划、网络规划等场景。
API概览 管理面API概览 业务面API概览
点集全最短路(All Shortest Paths of Vertex Sets) 概述 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。
应用示例 使用HyG算法分析图
计费模式 计费模式概述 按需计费