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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 参数说明 表1 Edge-betweenness Centrality算法参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 directed 否 是否考虑边的方向 Boolean true或者false
filters，找出source和target间不多于n条的k跳无环路径。 适用场景 任意网络。 参数说明 表1 filtered_n_paths参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 起始点 String 图内部点 无 target 是 目标点
紧密中心度算法（Closeness Centrality）适用于社交网络中关键节点发掘等场景。 参数说明 表1 紧密中心度算法（Closeness Centrality）参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 输入需要计算的节点ID String - - 示例
Path）适用于路径设计、网络规划等场景，通过对点边条件的过滤，控制最短路径的生成。 参数说明 表1 带一般过滤条件最短路径算法（Filtered Shortest Path）参数说明 参数 是否必选 类型 说明 source 是 String 输入路径的起点ID。 target 是 String
发到其余各节点的最短路径长度。 适用场景 单源最短路算法（SSSP）适用于网络路由、路径设计等场景。 参数说明 表1 单源最短路算法（SSSP）参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 节点的ID。 String - - directed 否 是否考虑边的方向。
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 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 convergence 否 收敛精度 Double 0~1，不包括0和1 0.00001
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。 参数说明 表1 Filtered All Shortest Paths参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 起点ID String - - target 是
可用作社交、风控等网络中“中间人”发掘，交通、传输等网络中关键节点识别；适用于社交、金融风控、交通路网、城市规划等领域 参数说明 表1 Betweenness Centrality算法参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 directed 否 是否考虑边的方向 Boolean true或者false
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。 参数说明 表1 Single-Vertex-Circles-Detection算法参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 被包含节点ID。 String - - min_circle_length
一，较好的体现了节点的传播能力。 适用场景 k核算法（k-core）适用于社区发现、金融风控等场景。 参数说明 表1 k核算法（k-core）参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 k 是 核数。 算法会返回核数大于等于k的节点。 Int 大于等于0 - 注意事项
全最短路径算法（All Shortest Paths）适用于路径设计、网络规划等场景。 参数说明 表1 全最短路径算法（All Shortest Paths）参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 输入路径的起点ID String - - target
内的n条路径。 适用场景 关联路径算法（n-Paths）适用于关系分析、路径设计、网络规划等场景。 参数说明 表1 关联路径算法（n-Paths）参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 输入路径的起点ID String - - target 是 输入路径的终点ID
备份到图中时会备份失败。 图1 导出到OBS 选择完成后，单击“是”进行备份。 备份文件存储到OBS会收取费用，具体可以参考OBS服务收费标准。 任务下发成功后，可以在任务中心查看任务执行情况。 父主题： 备份图和恢复图
参数，单击算法后的运行按钮，可在绘图区中看到采样子图。 元数据区：可以对元数据进行操作（如添加、隐藏、导入或导出等）。 操作区：通过调用API的方式来添加自定义操作。 查询区：输入Gremlin查询语句或者Cypher查询语句对图数据进行查询。例如输入语法：g.V().limit(100)
o-net中节点的个数。 适用场景 k跳算法（k-hop）适用于关系发现、影响力预测、好友推荐等场景。 参数说明 表1 k跳算法（k-hop）参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 k 是 跳数 Integer 1~100 - source 是 节点的ID String
构信息。 适用场景 Node2vec算法适用于节点功能相似性比较、节点结构相似性比较、社团聚类等场景。 参数说明 表1 Node2vec算法参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 P 否 回退参数 Double - 1 Q 否 前进参数 Double - 1 dim
标签传播算法（Label Propagation）适用于资讯传播、广告推荐、社区发现等场景。 参数说明 表1 标签传播算法（Label Propagation）参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 convergence 否 收敛精度 Double 0~1，不包括0和1
TopicRank算法12345热线多维度话题排序算法之一。 适用场景 适用于政务12345热线投诉话题排序。 参数说明 表1 TopicRank参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 sources 是 节点的ID，支持多点输入，csv格式，逗号分割。 字符串 当前仅支持少于等于100000个
若您想隐藏某一功能模块，可在模块名称旁单击“”进行隐藏。 图2 隐藏功能模块 图状态 图状态展示了处于不同状态的图数量，当前系统支持的状态如下。 表1 状态说明 状态 说明 运行中 表示正在运行的图，处于该状态的图可访问。 准备中 表示正在创建或正在启动ECS。 启动中 表示正在启动图。 停止中 表示正在停止的图。
约束与限制 浏览器版本说明 建议使用如下版本浏览器。 google chrome：43.0及更高版本。 mozilla firefox：43.0及更高版本。 Microsoft Edge：99.0.1150.39及更高版本。 从GES导出的CSV文件打开说明 如果将从GES导出的
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