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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)计算一个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。
查询HyG图列表 功能介绍 查询HyG图列表。 URI GET /ges/v1.0/{project_id}/hyg 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 请求参数 无 响应参数 表2 响应Body参数说明
紧密中心度(closeness)(1.0.0) 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 输入需要计算的节点ID。 String - - 表2 response_data参数说明 参数 类型 说明 closeness Double
pagerank算法(1.0.0) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 类型 说明 alpha 否 Double 权重系数(又称阻尼系数),取值范围为(0,1),默认值为0.85。 convergence 否 Double 收敛精度。取值范围(0,1),默认值为0
pagerank算法 功能介绍 根据输入参数,执行PageRank算法。 PageRank算法又称网页排名算法,是一种由搜索引擎根据网页(节点)之间相互的超链接进行计算的技术,用来体现网页(节点)的相关性和重要性。 如果一个网页被很多其他网页链接到,说明这个网页比较重要,也就是其PageRank值会相对较高。
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
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
louvain算法(louvain)(2.2.1) 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。 Integer
执行器类型,可选值为“map”、“slotted” 、“block”,默认为“map”。slotted执行器自2.3.15版本开始支持,block执行器自2.4.1版本开始支持。 executionMode(2.2.23) 否 String 执行模式。同步执行模式填写“sync”,异
k跳算法(k_hop)(1.0.0) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 类型 说明 k 是 Integer 跳数,取值范围[1,100]。 num_thread 否 Integer 并发线程数。范围为[1,40],小于1会自动置为1,大于40则自动置为40。默认值为4。
支持的表达式,函数及过程 表达式 Cypher查询支持多种的表达式,可以组合成丰富的过滤条件,目前支持的表达式如下: 运算类型 表达式 举例&备注 逻辑运算 and match (n:user) where n.age='Under 18' and n.gender='F' return
支持的表达式,函数及过程 表达式 Cypher查询支持多种的表达式,可以组合成丰富的过滤条件,目前支持的表达式如下: 运算类型 表达式 举例&备注 逻辑运算 and match (n:user) where n.age='Under 18' and n.gender='F' return
personalrank算法(personalrank) 功能介绍 根据输入参数,执行personalrank算法。 PersonalRank算法又称Personalized PageRank算法。该算法继承了经典PageRank算法的思想,利用图链接结构来递归计算各节点的重要性
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/{g
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
=, >, >=, <, <=; 集合运算:IN, NOTIN; 判断左值(标签、id、属性值)是否在右值(必须是array类型)中,和内存版的左值和右值是否有交集的语义有区别。 不支持CONTAIN、NOTCONTAIN、SUBSET等集合运算。 匹配:右值是左值的PREFIX(前缀)、NOTPREFIX(非前缀)、
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
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