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
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
三角计数算法(Triangle Count) 概述 三角计数算法(Triangle Count)统计图中三角形个数。三角形越多,代表图中节点关联程度越高,组织关系越严密。 适用场景 三角计数算法(Triangle Count)适用于衡量图的结构特性场景。 参数说明 参数 是否必选
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
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
HttpConfig; import java.util.Arrays; // 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全 // 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例,运行本示例前请先在本地环境中
} } ], "ignoreError": true } 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"
"single", "dataType": "string" } } ] } 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":
"convergence":"0.00001", "max_iterations":"1000" } } 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":
获取备份下载链接(2.4.3) 功能介绍 通过该API,您可以获取备份文件下载链接,在有效期(3600秒)之内,您可以通过URL直接下载备份文件。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。
"hasLabel": "true", "indexProperty": ["age"] } 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 indexName 是 String
], "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":
连通分量算法(Connected Component) 概述 连通分量代表图中的一个子图,当中所有节点都相互连接。考虑路径方向的为强连通分量(strongly connected component),不考虑路径方向的为弱连通分量(weakly connected compone
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。
管理面任务中心 管理面任务中心功能,可用于查看创建图、备份图、启动图、增加备份、导入图、导出图、升级图等操作的异步任务的详情。 具体操作步骤如下: 在左侧导航栏,选择“任务中心” 在“任务中心”页面可以查看对应图所执行任务的类型,任务名称,图名称,关联图,开始时间,结束时间,状态和运行结果。
计维度和周期,详细介绍请参见流水与明细账单。 样例二:使用资源名称查询账单 登录图引擎服务管理控制台,单击左侧导航栏的“图管理”进入页面。 在如下图所示位置单击鼠标左键,复制图实例名称。 图3 获取图实例名称 进入“费用中心 > 流水和明细账单”页面。 选择“明细账单”,在筛选条件中选择“资源名称”,并输入图
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
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