标签传播算法（label_propagation）
功能介绍
根据输入参数，执行label_propagation算法。
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。
URI
POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
参数 |
是否必选 |
类型 |
说明 |
|---|---|---|---|
project_id |
是 |
String |
项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 |
graph_name |
是 |
String |
图名称。 |
请求参数
参数 |
是否必选 |
类型 |
说明 |
algorithmName |
是 |
String |
算法名字。 |
parameters |
是 |
parameters Object |
算法参数。 |
响应参数
参数 |
类型 |
说明 |
errorMessage |
String |
系统提示信息，执行成功时，字段可能为空。执行失败时，用于显示错误信息。 |
errorCode |
String |
系统提示信息，执行成功时，字段可能为空。执行失败时，用于显示错误码。 |
jobId |
String |
执行算法任务ID。请求失败时，字段为空。
说明：
可以利用返回的jobId查看任务执行状态、获取算法返回结果，详情参考查询Job状态(1.0.0)。 |
jobType |
Integer |
任务类型。请求失败时，字段为空。 |
请求示例
POST http://{SERVER_URL}/ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
{
"algorithmName":"label_propagation",
"parameters":{
"convergence":"0.00001",
"max_iterations":"1000"
}
}
响应示例
状态码： 200
成功响应示例
Http Status Code: 200
{
"jobId": "4448c9fb-0b16-4a78-8d89-2a137c53454a001679122",
"jobType": 1
}
状态码： 400
失败响应示例
Http Status Code: 400
{
"errorMessage":"graph [demo] is not found",
"errorCode":"GES.8402"
}
查询结果
- 请求示例
GET http://{SERVER_URL}/ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/jobs/{jobId}/status?limit=limit - 查询结果响应
表4 reponse_data参数说明 参数
类型
说明
community
List
各节点对应的社团，格式：
[{vertexId1:communityId},{vertexId2:communityId}],
其中,
vertexId：string类型，List按照vertexId排序
communityId：string类型。
备注：communityId本身无实意，使用的是HyG内部ID。
状态码
返回值 |
说明 |
|---|---|
400 Bad Request |
请求错误 |
401 Unauthorized |
鉴权失败 |
403 Forbidden |
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。
