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子图匹配算法（subgraph matching） 功能介绍 根据输入参数，执行subgraph matching算法。 子图匹配（subgraph matching）算法的目的是在一个给定的大图里面找到与一个给定小图同构的子图，这是一种基本的图查询操作，意在发掘图重要的子结构。
执行DSL算法 功能介绍 提供灵活的DSL帮助用户低成本设计并运行算法。DSL算法详细介绍请参考DSL语法说明。 DSL算法执行结束后，用户需使用HyG算法结果转存API将DSL执行结果转存到OBS上。转存之后，您可以通过stdout等文件查看算法结果，由于HyG图是分布式的，结果文件可能有多个，对应不同分区的结果。
如果您持有多个到期日不同的图实例时，可以将到期日统一设置到一个日期，便于日常管理和续费。 图5展示了用户将两个不同时间到期的资源，同时续费一个月，并设置“统一到期日”后的效果对比。 图5 统一到期日 更多关于统一到期日的规则请参见如何设置统一到期日。 父主题： 续费
Cesna算法（cesna） 功能介绍 根据输入参数，执行Cesna算法。 Cesna算法是一种重叠社区发现算法，该算法将节点与社区之间的关系建模为一个二部图，假设图中节点的连边是根据社区关系生成的。此外，该算法还利用了节点属性对社区进行建模，即假设节点的属性也是根据社区关系生成的。
n_paths算法（n_paths） 功能介绍 根据输入参数，执行n_paths算法。 n_paths算法用于寻找图中两节点之间在层关系内的n条路径。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm 表1 路径参数
更新label 功能介绍 持久化版版本更新label的方式为全量覆盖。更新label只影响之后创建的点边，不影响已存在的点边。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/schema?label={labelName}
k跳算法（k_hop） 功能介绍 根据输入参数，执行k跳算法。 k跳算法从起点出发，通过宽度优先搜索（BFS），找出k层与之关联的所有节点。找到的子图称为起点的“ego-net”。k跳算法会返回ego-net中节点及其个数。 URI POST /ges/v1.0/{project
批量删除点(2.1.9) 功能介绍 根据批量节点ID删除节点。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/vertices/action?action_id=batch-delete 表1 路径参数 参数 是否必选 类型
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
Bigclam算法（bigclam） 功能介绍 根据输入参数，执行BigClam算法。 BigClam算法是一种重叠社区发现算法，该算法将节点与社区之间的关系建模为一个二部图，假设图中节点的连边是根据社区关系生成的，其可以检测出图中的重叠社区。 URI POST /ges/v1.
批量添加点(2.1.9) 功能介绍 批量添加点。 URI URI格式 POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/vertices/action?action_id=batch-add 参数说明 表1 URI参数说明 参数 是否必选
查询HyG图列表 功能介绍 查询HyG图列表。 URI GET /ges/v1.0/{project_id}/hyg 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。 请求参数 无 响应参数 表2 响应Body参数说明
更新点属性(1.1.6) 功能介绍 更新点的属性值，更新操作包含添加ADD，修改UPDATE和删除DEL。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/vertices/{vertex_id}/properties/action
批量点查 功能介绍 根据批量节点ID查询节点信息，返回这些节点的详情，包括标签和属性等。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/vertices/action?action_id=batch-query 表1 路径参数
查询HyG图概要信息 功能介绍 查询HyG图的点数量、边数量、属性信息、切分策略等概要信息。 URI GET /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/summary 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是 String
批量添加边 功能介绍 批量添加边。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/edges/action?action_id=batch-add 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是 String
k核算法（kcore） 功能介绍 根据输入参数，执行K核算法。 K核算法是图算法中的一个经典算法，用以计算每个节点的核数。其计算结果是判断节点重要性最常用的参考值之一，较好的体现了节点的传播能力。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
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
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
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
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