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HyG算法结果转存 功能介绍 用于将算法(jobId)的执行结果转存到OBS,供用户查看全量结果。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/jobs/{job_id}/export-result 表1 路径参数 参数 是否必选
算法公共参数 算法请求示例 { "algorithmName":"XXX", "parameters":{ ... } } 请求参数 表1 Body参数说明 参数 是否必选 类型 说明 algorithmName 是 String 算法名字。 取值范围(以下显示的均为算法实际调用时的名称):
清空图(2.1.1) URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/action?action_id=clear-graph 表1 路径参数 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。
清空图 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/action?action_id=clear-graph 表1 路径参数 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。
删除点(1.0.6) 功能介绍 删除点。 URI DELETE /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/vertices/{vertex_id} 表1 路径参数 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。
时序路径分析(Temporal Paths) 功能介绍 根据输入参数,执行时序路径分析算法。 注意:两点之间仅返回一条满足条件的时序路径。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/dynamicgraphs/action
点集最短路(shortest_path_of_vertex_sets) 功能介绍 根据输入参数,执行点集最短路算法。 点集最短路(shortest_path_of_vertex_sets)用于发现两个点集之间的最短路径。 URI POST /ges/v1.0/{project_i
点集全最短路(all_shortest_paths_of_vertex_sets) 功能介绍 根据输入参数,执行点集全最短路算法。 点集全最短路(all_shortest_paths_of_vertex_sets)用于发现两个点集之间的所有最短路径。 URI POST /ges/v1
Filtered-query API(2.2.13) 功能介绍 对k跳过程进行逐层过滤,列出满足过滤条件的第k跳节点或边。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/action?action_id=filtered-query
全对最短路径(all_pairs_shortest_paths) 功能介绍 根据输入参数,执行全对最短路径算法。 全对最短路径(all_pairs_shortest_paths)是寻找图中任意两点之间满足条件的最短路径。 URI POST /ges/v1.0/{project_i
边中介中心度(edge_betweenness) 功能介绍 根据输入参数,执行边中介中心度算法。 边中介中心度算法(edge_betweenness)以经过某条边的最短路径数目来刻画边重要性的指标。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
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添加点(1.0.6) 功能介绍 添加点。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/vertices 表1 路径参数 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。
连通分量(connected_component) 功能介绍 根据输入参数,执行连通分量(Connected Component)算法。 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
全最短路(all_shortest_paths) 功能介绍 根据输入参数,执行全最短路算法。 全最短路(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所有的最短路径。 URI POST /ges/v1.0/{project_id
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
基本操作和兼容性 基本操作 操作名 Cypher语句 查点 match (n) return n 查边 match (n)-[r]->(m) return n, r, m 查路径 match (n:user)-[r]->(m:movie)-->(s:series) return n
聚类系数算法(cluster_coefficient) 功能介绍 根据输入参数,执行cluster_coefficient算法。 聚类系数算法(cluster_coefficient)用于计算图中节点的聚集程度。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/h
关联预测算法(link_prediction) 功能介绍 根据输入参数,执行link_prediction算法。 关联预测算法(link_prediction)给定两个节点,根据Jaccard度量方法计算两个节点的相似程度,预测节点之间的紧密关系。 URI POST /ges/v1