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不同区域的弹性云服务器不支持跨区域部署在同一负载均衡器下。 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
其对应的聚合器。 例如使用Match<Vertex>可以对指定的点集进行聚合计算。 聚合器 聚合器说明 使用聚合器来简化数值在计算过程中的表达。不同类型的聚合器定义了不同范围的批量聚合操作。 DSL不支持直接定义各种数值类型的变量来承载计算过程中产生的数据,而通过提供聚合器来保证各种使用场景下的简化操作。
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,节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数据就像是一个源头,可以对无标签数据进行标注,节点的相似度越大,标签越容易传播。
NOTIN; 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)
Paths:表示距离最短的时序路径。 Foremost Temporal Paths:表示尽可能早的到达目标节点的时序路径。 Fastest Temporal Paths :表示耗费时间最短的时序路径。 适用场景 适用于疫情或疾病传播溯源、信息传播和舆情分析、结合时序的路径规划、资金流通路径等场景。
根据网页(节点)之间相互的超链接进行计算的技术,用来体现网页(节点)的相关性和重要性。 如果一个网页被很多其他网页链接到,说明这个网页比较重要,也就是其PageRank值会相对较高。 如果一个PageRank值很高的网页链接到其他网页,那么被链接到的网页的PageRank值会相应地提高。
查询失败时,字段为空。 表4 data参数说明 参数 类型 说明 outputs Object 包含path的查询返回结果。 paths List JsonArray格式,包含具有点和边详细信息的路径集合。 说明: 返回路径中: 当点不存在时,对应位置为“{}”; 当两点之间不存在边时,对应位置为"{"edges":[]}"
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
Louvain算法 概述 Louvain算法是基于模块度的社区发现算法,该算法在效率和效果上都表现较好,并且能够发现层次性的社区结构,其优化目标是最大化整个社区网络的模块度。 适用场景 Louvain算法适用于社团发掘、层次化聚类等场景。 参数说明 表1 Louvain算法参数说明
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
允许GES调用您的VPC服务。例如,发生故障转移时,GES使用这个委托将您的弹性IP绑定到主GES负载均衡实例。 受限于历史上IAM1.0只有RBAC授权的限制,这两种场景委托权限比较大,GES服务实际上并不需要这么大的权限。 为了优化委托的权限,GES在界面上提供了一键优化的功能,可以
对于该source节点的随机游走将提前结束。 Int 1~2000 1000 label 否 希望输出的点的类型。 说明: 其值为空时,将不考虑点的类型,输出算法原始计算结果。 对其赋值时,将从计算结果中过滤出具有该“label”的点的返回。 String 节点label - directed
或不足的风险。一般适用于电商抢购等设备需求量瞬间大幅波动的场景。 表1列出了两种计费模式的区别。 表1 计费模式 计费模式 包年/包月 按需计费 付费方式 预付费 后付费 计费周期 按订单的购买周期计费。 秒级计费,按小时结算。 适用计费项 图规格(边数)、数据存储空间、和公网带宽费用
SDK)是对GES提供的REST API进行的封装,以简化用户的开发工作。 SDK 业务面SDK 管理面SDK Cypher JDBC Driver访问GES 02 购买 GES的计费简单、易于预测,您既可以选择按照小时费率计费的按需计费方式,也可以选择更经济的预付费实例计费方式。
化地计算网络节点的相关性和重要性(PersonalRank值越高,对source节点的相关性/重要性越高)。 k核算法(k-core) 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,较好的刻画了节点的传播能力。 k跳算法(k-hop)
最小化的安全管控要求。 策略:IAM最新提供的一种细粒度授权的能力,可以精确到具体服务的操作、资源以及请求条件等。基于策略的授权是一种更加灵活的授权方式,能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。例如:针对GES服务,管理员能够控制IAM用户仅能对某一类云服务器资源进行指定的管理操作。
集群信息:包括图规格、CPU架构。 集群容量:包括点和边的使用量、容量和使用率。 集群节点:包括CN节点可用数量/总数量、DN节点可用数量/总数量。 集群请求数统计(内存版):包括等待中的读请求个数、运行中的读请求个数、等待中的写请求个数、运行中的写请求个数。 图2 图集群状态 实例资源 在实例
动态图的表示形式粒度最细,保留信息更加全面。 本服务支持连续型动态图的建模方式: 例如图2,此图数据由3个点和3条边组成,Vivian、P1和P2表示点,(Vivian,P1)、(Vivian,P2)和(Vivian、Vivian)表示边,Person、Place表示点的类型(标
管理、图数据增删改和查询分析等能力,适配Cypher查询语言外,还为用户提供了图数据的持久化功能,将用户写入的数据落盘,通过多副本和硬件冗余等方式,实现高可用和快速故障恢复,目前持久化版已完成千亿和万亿的大规模图存储和查询验证。 现将图规格为持久化版的图支持的API单独成章节,方便您查阅和使用。