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Louvain算法 概述 Louvain算法是基于模块度的社区发现算法，该算法在效率和效果上都表现较好，并且能够发现层次性的社区结构，其优化目标是最大化整个社区网络的模块度。 适用场景 Louvain算法适用于社团发掘、层次化聚类等场景。 参数说明 表1 Louvain算法参数说明
删除label，同时删除该label相关的点、边。 URI DELETE /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/schema/labels/{label_name} 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，最外层的propertyName直接设置为“propertyName”即可， values不再是简单的string类型列表，values的每个元素有“propertyName”和“value”两个成员。如果您想使用以上全文索引的能力，需要预先调用创建全文索引的API。 响应示例
"directed":false } SERVER_URL：图的访问地址，取值请参考业务面API使用限制。 请求参数 表2 Body参数说明 参数 是否必选 类型 说明 paths 是 List 需要查询的路径集合。 directed 否 Boolean 查询路径为有向或无向：
对于非single类型的属性，均视为不相等。 表4 targetProperties参数说明 参数 是否必选 类型 说明 label 是 String 需要按属性判断重复边的label。 properties 是 Array 需要按属性判断重复边的property列表。当前仅支持单个属性，输入多个取第一个。
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 表2 Body参数说明 参数 是否必选 类型 说明 vertices 是 Json 待添加的点数组，一次最多添加1万个点。数组参数详见vertices参数说明。
边的source节点。 target 是 String 边的target节点。 label 是 String 边的label。 sortKey 否 String/int/null/varString 重复边的sortKey，查询时给出sortKey必须给出label，类型与创建图时的sortKey类型需一致，null除外。
GES资源 资源是服务中存在的对象。在GES中，资源如下，您可以在创建自定义策略时，通过指定资源的路径来选择特定资源。 表1 GES的指定资源与对应路径 指定资源 资源名称 资源的路径 graphName GES图名称 graphName backupName GES备份名称 backupName
secretKey 是 String 用户的secretKey。 表4 vertex、edge参数说明 参数 是否必选 类型 说明 label 是 String label名称。 property 是 Array of strings 属性名称，属性要隶属于该标签。支持的属性类型包括：
”时，最外层的propertyName直接设置为“propertyName”即可， values不再是简单的string类型列表，values的每个元素有“propertyName”和“value”两个成员。如果您想使用以上全文索引的能力，需要预先调用创建全文索引的API。 响应参数
Boolean 是否忽略错误，比如待删除的边不存在；默认值为false，不忽略，注意Json格式错误不会忽略。 表3 edges参数说明 参数 是否必选 类型 说明 source 是 String 边的source节点。 target 是 String 边的target节点。 index 否
Boolean 是否忽略错误，比如待删除的边不存在；默认值为false，不忽略，注意Json格式错误不会忽略。 表3 edges参数说明 参数 是否必选 类型 说明 source 是 String 边的source节点。 target 是 String 边的target节点。 label 否
me}/transaction 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。 graph_name 是 String 图名称。 请求参数 无 响应参数 表2 响应Body参数说明 参数 类型 说明 errorMessage
PageRank算法。该算法继承了经典PageRank算法的思想，利用图链接结构来递归计算各节点的重要性。与PageRank算法不同的是，为了保证随机行走中各节点的访问概率能够反映出用户的偏好，PersonalRank算法在随机行走中的每次跳转会以（1-alpha）的概率返回到source节点，因此可以
k：拓展深度，表示要拓展的最大级数，取值范围为1-100，默认值为3。 directed：拓展方向（是否考虑边的方向）取值为true或false，默认true。 true：考虑边的方向。 false：不考虑边的方向。 图1 动态拓展 输入完成后，单击“动态拓展”模块右侧的按钮，运行结果将在画布
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 表2 Body参数说明 参数 是否必选 类型 说明 vertices 是 Json 待添加的点数组，一次最多添加1万个点。数组参数详见vertices参数说明。
参数 是否必选 类型 说明 source 是 String 边的source节点。 target 是 String 边的target节点。 label 是 String 边的label。 properties 否 Object 各个属性的值。 表3 parallelEdge参数说明
} ] } 添加边时的平行边处理策略： 通过cypher添加边的时候，允许添加重复边，此处的重复边的定义为<源点，终点>相同的两条边。 添加无label的边的方法： 通过Cypher添加边时必须指定label，所以指定待添加边的label为默认值”__DEFAULT__”即可，例如create
0/{project_id}/hyg/{graph_name} 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。 graph_name 是 String 图名称。 请求参数 无 响应参数 表2 响应Body参数说明 参数 类型 说明 errorMessage
} ] } 添加边时的平行边处理策略： 通过cypher添加边的时候，允许添加重复边，此处的重复边的定义为<源点，终点>相同的两条边。 添加无label的边的方法： 通过Cypher添加边时必须指定label，所以指定待添加边的label为默认值”__DEFAULT__”即可，例如create
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