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点集全最短路(all_shortest_paths_of_vertex_sets) 功能介绍 根据输入参数,执行点集全最短路算法。 点集全最短路(all_shortest_paths_of_vertex_sets)用于发现两个点集之间的所有最短路径。 URI POST /ges/v1.0
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_id
边中介中心度(edge_betweenness) 功能介绍 根据输入参数,执行边中介中心度算法。 边中介中心度算法(edge_betweenness)以经过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/{project_id}/hyg/{graph_name
查询图概要信息 功能介绍 查询图的点数和边数等概要信息。 URI GET /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/summary?label_details={labelDetails} 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id
topicrank算法(topicrank) 功能介绍 根据输入参数,执行TopicRank算法。 TopicRank算法12345热线多维度话题排序算法之一,适用于政务12345热线投诉话题排序。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name
全最短路(all_shortest_paths) 功能介绍 根据输入参数,执行全最短路算法。 全最短路(all_shortest_paths)用以解决图论研究中的一个经典算法问题,旨在寻找图中两节点之间所有的最短路径。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}
最短路径(shortest_path) 功能介绍 根据输入参数,执行最短路径算法。 最短路径算法(Shortest Path)用以解决图论研究中的一个经典算法问题,旨在寻找图中两节点之间的最短路径。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name
单点环路检测(single_vertex_circles_detection) 功能介绍 根据输入参数,执行单点环路检测算法。 单点环路检测(single_vertex_circles_detection)意在寻找图中的环路,环路上的点较好地体现了该点的重要性。 URI POST
单源最短路算法(sssp) 功能介绍 根据输入参数,执行单源最短路算法。 单源最短路算法是对于给定一个节点(称为源),给出从该源节点出发到其余各节点的最短路径长度。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
紧密中心度算法(closeness) 功能介绍 根据输入参数,执行紧密中心度算法。 紧密中心度算法(Closeness Centrality)计算一批节点到所有其他可达节点的最短距离的倒数,进行累积后归一化的值。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg
关联预测算法(link_prediction) 功能介绍 根据输入参数,执行link_prediction算法。 关联预测算法(link_prediction)给定两个节点,根据Jaccard度量方法计算两个节点的相似程度,预测节点之间的紧密关系。 URI POST /ges/v1.0
中介中心度算法(betweenness) 功能介绍 根据输入参数,执行中介中心度算法。 中介中心度算法(Betweenness Centrality)以经过某个节点的最短路径数目来刻画节点重要性的指标。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name
点集共同邻居(common_neighbors_of_vertex_sets) 功能介绍 根据输入参数,执行点集共同邻居算法。 点集共同邻居(Common Neighbors of Vertex Sets)可以得到两个点集合(群体集合)所共有的邻居(即两个群体临域的交集),直观的发现与两个群体共同联系的对象
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/{project_id
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/{project_id
新建数据源 前提条件 已获取数据源的类型、所在的网段,访问ip地址、访问端口、数据库名称以及鉴权信息。 操作步骤 登录图引擎服务管理控制台,在左侧导航栏中选择“数据迁移”。 在“数据源管理”页签单击“新建”。 图1 新建数据源管理 在新建数据源页面,输入对应的数据源信息,具体参数如下
三角计数算法(triangle_count) 功能介绍 根据输入参数,执行三角计数算法。 三角计数算法(Triangle Count)统计图中三角形个数。三角形越多,代表图中节点关联程度越高,组织关系越严密。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/
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。
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_id
删除图 如果已完成图数据的分析,您可以删除图以释放资源。 删除图,默认不保留图备份,相关备份也会被删除,数据无法恢复,请谨慎操作。 删除图的具体操作步骤如下: 登录图引擎服务管理控制台。 在左侧导航栏,选择“图管理”。 在图管理列表中,选择需删除的图,在“操作”列选择“更多”>“删除