入门教程 ========= 我们为GraphScope的用户准备了一系列详尽的入门教程。从这些入门教程中你可以了解到如何启动一个GraphScope会话,如何载图,以及如何分别 使用GraphScope中的GAE、GIE、GLE引擎来完成图分析任务、交互式查询和图神经网络模型的训练。 我们用jupyter notebook来组织这些教程,用户可以在任何一个jupyter notebook服务中尝试执行。我们还提供了已经准备好的Jupyter Lab 环境 `GraphScope Playground `_ 以便于用户更快地上手GraphScope。 入门教程包括如下这些内容: .. toctree:: :numbered: :maxdepth: 2 :caption: 目录 论文引用关系网中的节点分类任务 使用兼容 NetworkX 的 API 进行图操作 用 GraphScope 像 NetworkX 一样进行图分析 载入图数据 内置的图分析算法 编写自定义图分析算法 使用查询语言 Gremlin 进行交互式查询 使用 GraphSage 进行无监督图学习 基于 BipartiteGraphSage 的二部图无监督学习 使用 GCN 进行有监督图学习 基于 Kubernetes 环境再探论文引用网络中的节点分类任务