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= graph.nid(100) # 基于Pregel模型实现自定义SSSP算法，并设置顶点值类型ntype为int， # 消息类型mtype默认和ntype保持一致，combiner类型设置为min @pregel_types(ntype=int, combiner=min)
String target点名称。 index 否 Integer 边index。 若已设置属性信息，则忽略index值。 若未设置属性信息，则根据index值进行边的删除。 若属性信息和index值均未设置，则删除source、target之间所有的边。 label 否 String
Cypher查询 Cypher是一种声明式图查询语言，使用Cypher语句可以查询和修改GES中的数据，并返回结果。 具体操作步骤如下： 进入图引擎编辑器页面，详细操作请参见访问图引擎编辑器。 Cypher查询编译过程中使用了基于label的点边索引。 第一次使用Cypher查询
需要在图引擎编辑器的算法区内，选定该算法进行操作。具体操作详见使用算法分析图。 设置动态时间范围参数： start=1646092800，end =1646170716，stime="startTime"，etime="endTime"。 设置temporal paths算法参数： source="Person00014"
格除以3600，得到每秒价格。 表2 计费公式 资源类型 计费公式 资源单价 图规格（边数） 实例图规格单价 * 计费时长 请参见图引擎服务器价格详情中的“规格价格”。 上述示例配置的费用计算如下： 按需计费一百万边图规格费用 =6.25 元/小时 * （（ 30 + 2746 ）/
聚类系数算法（Cluster Coefficient） 概述 聚类系数表示一个图中节点聚集程度的系数。在现实的网络中，尤其是在特定的网络中，由于相对高密度连接点的关系，节点总是趋向于建立一组严密的组织关系。聚类系数算法（Cluster Coefficient）用于计算图中节点的聚集程度。
Filtered-query 代码样例文件路径 代码样例文件名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.customoperation FilteredQuerySample Filtered-query FilteredQueryV2Sample
Filtered-query 代码样例文件路径 代码样例文件名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.filteredquery FilteredQuerySample Filtered-query FilteredQueryV2Sample
Cypher操作API（2.2.16） 执行Cypher查询 Cypher预置条件 基本操作和兼容性 支持的表达式，函数及过程 父主题： 内存版
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
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
图数据（值、拓扑）基本操作。 value(nid)->int/float/bool 获取当前点的值 set_value(nid, new_value)->None 设置当前点的值 out_edges(nid) -> List[int] 获取当前点的出边(List) edge_dst(eid)->int 获取当前边的目标点
当图较大时，运行精确betweenness较慢，可以设置seeds作为采样节点，进行近似运算，seeds节点越多越接近精确解。输入节点个数不大于100000。 - k 否 采样个数 Integer 当图较大时，运行精确betweenness较慢，可以设置k，算法将从图中随机选取k各点，进行采样
单点环路检测（Single Vertex Circles Detection） 概述 单点环路检测（Single-Vertex-Circles-Detection）是一个经典的图问题，意在寻找图中的环路。环路上的点较好地体现了该点的重要性。 适用场景 单点环路检测适用于交通运输、金融风控等场景。
Cypher操作API 执行Cypher查询 基本操作和兼容性 支持的表达式，函数及过程 父主题： 持久化版
当图较大时，运行精确betweenness较慢，可以设置seeds作为采样节点，进行近似运算，seeds节点越多越接近精确解。输入节点个数不大于100000。 - k 否 采样个数 Integer 当图较大时，运行精确betweenness较慢，可以设置k，算法将从图中随机选取k各点，进行采样
String 图更新时间。 privateIp String 图实例私有网络访问浮动IP地址，通过该IP用户可以通过私有网络中已部署的弹性云服务器对图实例进行访问。 publicIp String 图实例公网访问地址，通过该IP用户可以从互联网对图实例进行访问。 arch String
带过滤全最短路径（Filtered All Shortest Paths） 概述 带过滤全最短路径（Filtered All Shortest Paths）是在最短路径算法（Shortest Path）基础上支持条件过滤，寻找图中两节点之间满足条件的全最短路径。 适用场景 适用于关系挖掘、路径规划、网络规划等场景。
定长字符串（需指定最大长度，用maxDataSize参数实现）。 说明： 您可以设置maxDataSize参数来限制该类型数据的最大长度，详见图_元数据示例。 只有single类型支持该数据类型。 如果是数据类型是字符串类型，建议设置为char array，比设置为string类型，导入速度快。 float float浮点类型（32位浮点）。
点集全最短路（All Shortest Paths of Vertex Sets） 概述 点集全最短路算法（Shortest Path of Vertex Sets）用于发现两个点集之间的所有最短路径。 适用场景 点集最短路算法可应用于互联网社交、金融风控、路网交通、物流配送等场景下的区块之间关系的分析。
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