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"gender": "F", "Zip-code": "98133", "userid": 0,
OD中介中心度（od_betweenness） 功能介绍 根据输入参数，执行OD中介中心度算法。 OD中介中心度算法（od_betweenness）在已知一系列OD出行计划前提下，以经过某个点/某条边的最短路径数目来刻画边重要性的指标。 URI POST /ges/v1.0/{p
louvain算法（louvain） 功能介绍 根据输入参数，执行Louvain算法。 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。 URI POST /ges/v1.0/{p
targetProperties Array 判断重复边所用的属性列表。若不为空，则会将ignoreLabel做false处理，用于包含targetProperties指定列表中属性的边的重复边定义。 (仅action取override时考虑此参数)。 说明： 当前版本仅支持按属性覆盖，不支持按属性忽略，且每个标签仅有一个属性生效。
Filtered-query API(2.2.13) Filtered-query V2(2.3.6) DSL查询API（2.3.14） 通过导入文件更新点边的指定属性(2.2.13) 通过读取文件删除点边（2.2.15） 运维监控API 父主题： 业务面API
"single" }, { "data_type" : "char array", "name" : "Zip-code", "max_data_size" : "12", "cardinality" : "single"
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
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.
infomap算法（infomap） 功能介绍 根据输入参数，执行infomap算法。 infomap算法是一种基于信息论的社区发现算法，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，其优化目标为找到最优的社区结构，使节点的层次编码长度最小。 URI POST /ges/v1
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
load_base_graph from hyg.analytics.model import pregel_types, PregelModel # 指定graph_name参数，加载图数据 graph = load_base_graph("movie") # 通过外部id获取内部id SOURCE_NODE
targetProperties Array 判断重复边所用的属性列表。若不为空，则会将ignoreLabel做false处理，用于包含targetProperties指定列表中属性的边的重复边定义。 (仅action取override时考虑此参数)。 说明： 当前版本仅支持按属性覆盖，不支持按属性忽略，且每个标签仅有一个属性生效。
"gender": "F", "Zip-code": "98133", "userid": 0,
19:51:00 静态边 当不指定边的生命周期起始和终止时间时，认为是静态边，按一般静态边建模。 id 1, id 2, label, property 1, property 2, … 动态图点边数据文件 点数据文件 每行表示一个动态/静态点，可以指定多个点文件： Vivian,Person
graph.load_base_graph(graph_name:str) 该接口返回一个BaseGraph对象，其中，graph_name指定图数据的路径。 父主题： DSL语法说明
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。
用户分群 通过对用户画像、行为相似度或者好友关系等，进行用户分群，实现用户群体分析管理。 异常的行为分析 通过对用户行为、伴行关系、账户/IP登录信息等，进行异常的行为分析，降低欺诈损失。 舆情&社会化聆听 通过对资讯传播、好友关系分析，识别大V及热点话题，分析传播的途径，增强舆情分析质量。
导入图时，如果任务状态为“部分成功”，可以单击“查看详情”，查看失败的数据“类型” ，“导入失败行数”等信息，失败的具体原因，请查看导入图时指定的日志路径（可选），失败的日志会上传到该路径下。 图3 部分成功 在“任务中心”页面，可以通过以下六种方式查找任务： 图4 查找任务方式 通过选择类型查找
by元素参数格式。 statistics 否 Boolean false 是否仅返回命中个数。默认为false。 mode 否 Boolean 无 强制指定traversal模式。可选：['Dense',Sparse']。默认策略会根据图结构自动切换。 strategy 否 String ShortestPath
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