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请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 类型 说明 algorithmName 是 String 算法名字。 parameters 是 parameters Object 算法参数。 表3 parameters 参数 是否必选 类型 说明 sources 是 String 起点
自定义算法运行接口（当前支持Pregel编程模型） 在内置图分析算法不能满足用户需求的时候，HyG允许用户在Pregel编程模型中使用python语言实现自定义算法。其中，运行pregel自定义算法的接口是: BaseGraph.run_pregel(model:class, result_filter=None
runtime Double 算法运行时间。 min_circle_length Integer 最小圈长。 max_circle_length Integer 最大圈长。 limit_circle_number Integer 限定寻找圈的个数。 父主题： 算法API参数参考
请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 类型 说明 algorithmName 是 String 算法名字。 parameters 是 parameters Object 算法参数。 表3 parameters 参数 是否必选 类型 说明 source 是 String 被包含节点ID。
请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 类型 说明 algorithmName 是 String 算法名字。 parameters 是 parameters Object 算法参数。 表3 parameters 参数 是否必选 类型 说明 sources 是 String 起点
paths_number Integer 路径个数。 source String 起点ID。 target String 终点ID。 父主题： 算法API参数参考
] 其中, vertexId：string类型 source String 起点ID target String 终点ID 父主题： 算法API参数参考
algorithmName 是 String 算法名字。 取值范围： connected_component。 kcore。 parameters 是 JSON 算法参数描述。 connected_component算法。 kcore算法。 subgraphCreator 是 Object
[vertexId,...], 其中, vertexId：string类型 common_neighbors Integer 公共邻居节点个数。 父主题： 算法API参数参考
使用HyG算法分析图 GES服务为您提供了丰富的基础图算法、图分析算法和图指标算法，您可以使用图算法做关系分析等。 前提条件 前端创建持久化版图时，选择开启HyG计算引擎。 图1 HyG计算引擎 操作步骤 创建HyG图。 发送“POST /ges/v1.0/{project_id
径（Shortest Path）。 source String 路径的起点ID。 target String 路径的终点ID。 父主题： 算法API参数参考
[vertexId,...], 其中, vertexId：string类型 common_neighbors Integer 公共邻居节点个数。 父主题： 算法API参数参考
] 其中, vertexId：string类型 source String 起点ID target String 终点ID 父主题： 算法API参数参考
概述 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。 适用场景 子图匹配（subgraph matching）算法适用于社交网络分析、生物信息学、交通运输、群体发现、异常检测等领域。
ces。 source 是 String 源节点ID。 target 是 String 目标节点ID。 runtime 是 Double 算法运行时间 。 响应样例 同步成功响应样例 { "data": { "outputs": {
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）适用于互联网社交、金
…]，其中vertexId为string类型。 runtime 是 Double 算法运行时间。 n 是 Integer 枚举圈的个数的上限。 circle_number 否 Integer 当statistics=true时，输出所有满足条件的圈的个数。 父主题： 算法API参数参考
OD_pairs 否 起点终点节点对 String 标准csv格式，起点和终点以英文逗号分隔，各起点和终点节点对之间以换行符“\n”分隔，例如：“Alice,Nana\nLily,Amy”。 - seeds 否 热点事件发生地的节点ID String 当未知OD_pairs数据时
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"
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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