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持久化版样例 点操作 边操作 元数据操作 索引操作 算法 图统计 图操作 Job管理 父主题： Python SDK样例参考
算法一览表 为满足用户各种场景需求，图引擎服务提供了丰富的基础图算法、图分析算法和图指标算法。算法简介如下表所示。 表1 算法一览表 算法 介绍 PageRank算法 又称网页排名，是一种由搜索引擎根据网页（节点）之间相互的超链接计算的技术，用来体现网页（节点）的相关性和重要性。
业务面API 点操作API 边操作API 算法API 父主题： 历史API
查看创建失败的图 当GES依赖的ECS服务的配额不足时，会出现创建图失败的情况，您可以在“图管理”页面查看创建失败的图。 操作步骤 在左侧导航栏，选择“图管理”。 在“图管理”页面中，左上角的“图管理”页签旁可以看到当前创建图失败的图数量。 图1 创图失败的图数量 单击可查看创建失败的图的名称
DSL语法说明 图操作接口 自定义算法运行接口（当前支持Pregel编程模型） Pregel编程接口 自定义图分析算法编程示例 父主题： HyG算法API
新建数据迁移任务 前提条件 已确认数据源数据库中各表对应的点边类型。 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“数据迁移”页签单击“新建”。 图1 新建数据迁移 设置数据源配置参数。 任务名称：自定义名称，不能与已有任务名称重复，长度在4位到50位之间
数据迁移 GES数据迁移功能提供了一键式从常见的关系型数据库（MySQL、Oracle、神通MPP）以及大数据组件（DWS、Hive）将数据导入到图实例的能力。用户只需要将原始数据预处理成GES所需要的点边表，就可以通过界面化操作将这些点边表导入到图实例，省去了之前繁琐的生成元数据
算法结果TXT格式说明 表1 算法结果的txt格式 算法 支持程度 header content e.g. all_pairs_shortest_paths 本地，OBS # runtime: {runtime} # paths_number: {paths_number} # data_total_size
算法 代码样例文件路径 代码样例文件名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.algorithm PagerankSample PageRank算法 PersonalrankSample Personalrank算法 KcoreSample
子图匹配（subgraph_matching）(2.2.16) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 edges 是 需匹配的子图的边集, 点的ID要求为size_t类型 String 标准CSV格式，边的起点与终点之间以英文逗号分隔，各边之间以换行符
node2vec算法（node2vec）(1.0.5) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 P 否 回退参数。 Double 大于0 1 Q 否 前进参数。 Double 大于0 1 dim 否 映射维度。 Integer 1~200，
算法API参数参考 算法公共参数 pagerank算法(1.0.0) personalrank算法(1.0.0) k核算法（kcore）(1.0.0) k跳算法（k_hop）(1.0.0) 共同邻居（common_neighbors）(1.0.0) 点集共同邻居(common_neighbors_of_vertex_sets
三角计数（triangle_count）(1.0.0) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 statistics 否 是否仅输出总的统计量结果： true：仅输出总的统计数量。 false：输出各点对应三角形数量。 Boolean true或false
标签传播（Label Propagation）(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 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
自定义图分析算法编程示例 自定义SSSP算法 # 导入必要的包 from hyg.analytics.graph import load_base_graph from hyg.analytics.model import pregel_types, PregelModel #
算法API参数参考 算法公共参数 pagerank算法 personalrank算法（personalrank） k核算法（kcore） k跳算法（k_hop） 点集共同邻居(common_neighbors_of_vertex_sets) 最短路径（shortest_path）
算法参考 算法一览表 PageRank算法 PersonalRank算法 k核算法（k-core） k跳算法（k-hop） 最短路径算法（Shortest Path） 全最短路算法（All Shortest Paths） 带一般过滤条件最短路径（Filtered Shortest
Louvain算法(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 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 1~2000
topicrank算法（topicrank）(2.2.20) 表1 parameters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。 String 当前仅支持少于等于100000个 id输入。 - actived_p
共同邻居（common_neighbors）(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 输入起点ID。 String - - target 是 输入终点ID。 String - - 表2 response_data
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