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graph_name 是 String 图名称。 请求示例 执行指定算法，算法名字为pagerank，算法的权重系数为0.85，收敛精度为0.00001，最大迭代次数为1000，考虑边的方向。 POST http://{SERVER_URL}/ges/v1.0/{project_id}
graph_name 是 String 图名称。 请求示例 执行指定算法，算法名字为pagerank，算法的权重系数为0.85，收敛精度为0.00001，最大迭代次数为1000，考虑边的方向。 POST http://{SERVER_URL}/ges/v1.0/{project_id}
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
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），不考虑路径方向的为弱连通分量（weakly connected component）。连通分量算法（Connected
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/{graph_name}/algorithm
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/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
String 系统提示信息。 执行成功时，字段可能为空。 执行失败时，用于显示错误码。 jobType String 执行该异步任务的jobType。 请求示例 根据给定的索引名称来删除索引，索引名称为ageIndex。 DELETE http://{SERVER_URL}/ges/v1.0
parameters 参数 是否必选 类型 说明 statistics 否 Boolean 是否仅输出总的统计量结果，取值为true或false，默认取值为true。 true：仅输出总的平均聚类系数。 false：额外输出各点对应聚类系数。 directed 否 Boolean 是否
parameters 参数 是否必选 类型 说明 statistics 否 Boolean 是否仅输出总的统计量结果，取值为true或false，默认为true。 true：仅输出总的统计数量。 false：输出各点对应三角形数量。 响应参数 参数 类型 说明 errorMessage
indexType 是 String 索引的类型。区分大小写。“GlobalCompositeVertexIndex”为全局的Composite类型的点索引。 hasLabel 否 String 是否有label，默认为false。 true false indexProperty 否（若
String 执行该异步任务的jobId。 说明： 可以查询jobId查看任务执行状态、获取返回结果，详情参考Job管理API。 图数据库中的悬空边（边存在，但是边的source节点或target节点不存在）不会同步到HyG引擎。 请求示例 图数据库的更新信息同步到HyG计算引擎
查询结果。请求失败时字段为空。 表3 data参数说明 参数 类型 说明 outputs Integer 删除label时，被删除的相关点/边数量。 请求示例 删除label，同时删除该label相关的点、边。 DELETE http://{SERVER_URL}/ges/v1.0/{project_id
d=true，选择一个不依赖于Inedge的算法实现版本计算输出，性能会下降；若directed=false，会报错。 weight 否 String 边上权重。取值为：空或字符串。 空：边上的权重、距离默认为1。 字符串：对应的边上的属性将作为权重，当某边没有对应属性时，权重将默认为1。
是否带其他约束，取值为true或false，默认取值为true。 false：不带额外约束，即找到的共同邻居为起点集和终点集对应邻域的交集。 true，带额外约束，这里指找到的共同邻居不仅是起点集和终点集邻域的交集，同时共同邻居集合中的每个点都至少有2个以上邻居节点在起点集和终点集中。 响应参数 参数 类型
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/v1.0/{project_id}
说明 directed 否 Boolean 是否考虑边的方向。取值为true或false，默认值为false。 weight 否 String 边上权重。取值为：空或字符串。 空：边上的权重、距离默认为1。 字符串：对应的边上的属性将作为权重，当某边没有对应属性时，权重将默认为1。
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。与PageRank算法不同的是，为了保证随机行走中各节点的访问概率能够反映出用户的偏好，PersonalRank算法在随机行走中的每次跳转会以（1-alpha）的概率返回到source节点。 URI
rue，选择一个不依赖于Inedge的算法实现版本计算输出，性能会下降；若directed=false，会报错。 weight 否 String 边上权重。取值为：空或字符串，默认值为空。 空：边上的权重、距离默认为1。 字符串：对应的边上的属性将作为权重，当某边没有对应属性时，权重将默认为1。
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 /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
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。 如果一个PageRank值很高的网页链接到其他网页，那么被链接到的网页的PageRank值会相应地提高。
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