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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
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}/algorithm
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。
最短路径(shortest_path)(2.1.5) 表1 parameters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。target取值不能与source取值相同。
标签传播(label_propagation)(2.1.8) 表1 parameters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 max_iterations 否 最大迭代次数。
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}/h
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。
连通分量(connected_component)(1.0.0) 当前该算法不需要输入parameters参数就可以运行。 表1 response_data参数说明 参数 类型 说明 Max_WCC_size Integer 最大连通分量中节点的个数 Max_WCC_id String
OD中介中心度(od_betweenness)(2.2.4) 表1 parameters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 true weight 否 边上权重 String 空或字符串
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
最短路径(shortest_path) 表1 parameters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 输入路径的终点ID。 directed 否 Boolean 是否考虑边的方向,取值为true。
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}/algorithm
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
聚类系数(cluster_coefficient)(1.0.0) 表1 response_data参数说明 参数 类型 说明 cluster_coefficient Double 聚类系数。 statistics Boolean 是否仅返回全图平局聚类系数,默认为true。 父主题:
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
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
标签传播算法(label_propagation) 功能介绍 根据输入参数,执行label_propagation算法。 标签传播算法(Label Propagation)是一种基于图的半监督学习方法,其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系
huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.path ShowPathDetailSample 查询路径详情 父主题: 内存版样例
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
连通分量(connected_component) 功能介绍 根据输入参数,执行连通分量(Connected Component)算法。 连通分量代表图中的一个子图,当中所有节点都相互连接。考虑路径方向的为强连通分量(strongly connected component),不