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基本操作和兼容性 基本操作 操作名 Cypher语句 查点 match (n) return n 查边 match (n)-[r]->(m) return n, r, m 查路径 match (n:user)-[r]->(m:movie)-->(s:series) return n
基本操作和兼容性 基本操作 操作名 Cypher语句 查点 match (n) return n 查边 match (n)-[r]->(m) return n, r, m 查路径 match (n:user)-[r]->(m:movie)-->(s:series) return n
生成Schema结构 功能介绍 生成以label为点，label间关系为边的schema结构，并存储在OBS上。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/schema/structure/build 表1 路径参数 参数
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_n
生成数据资产 功能介绍 生成数据资产。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/schema/data-assets 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。
删除索引(1.1.6) 功能介绍 根据给定的 indexName 删除索引。 URI DELETE /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/indices/{index_name} 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id
点集最短路（Shortest Path of Vertex Sets） 概述 点集最短路算法（Shortest Path of Vertex Sets）用于发现两个点集之间的最短路径。 适用场景 点集最短路算法（Shortest Path of Vertex Sets）适用于互联
n_paths算法（n_paths） 功能介绍 根据输入参数，执行n_paths算法。 n_paths算法用于寻找图中两节点之间在层关系内的n条路径。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm 表1 路径参数
动态拓展（temporal_bfs） 功能介绍 指定某个起始节点id，结合消息传递时间递增和BFS遍历顺序（Temporal BFS算法），搜索周围与之相关联的点，输出对应各节点的到达时间，以及与源起点之间的距离。 图1 原理展示 URL POST /ges/v1.0/{proj
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，
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_i
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
执行DSL算法 功能介绍 提供灵活，可控的DSL帮助用户低成本设计并运行算法。DSL算法详细介绍请参考DSL语法介绍。 URI URI 格式 POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/action?action_id=algorithm-query
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
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
创建事务 功能介绍 创建事务。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/transaction 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。
导入图（2.1.14） URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/action?action_id=import-graph 为防止系统重启时，不能正常恢复导入图数据，建议在使用图期间，不要删除存储在OBS中的数据。
在绘图区分析图 绘图区直观地展示了图数据的情况，您也可以通过绘图区对数据进行编辑和分析。绘图区的快捷键以及界面元素的功能，请参见表3。 利用绘图区分析图具体操作如下： 进入图引擎编辑器页面，详细操作请参见访问图引擎编辑器。 在绘图区，使用鼠标右键单击一个点或一条边，执行以下操作。
获取数据资产 功能介绍 获取数据资产。 URI GET /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/schema/data-assets 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。
最短路径算法（Shortest Path） 概述 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。 适用场景 最短路径算法（Shortest Path）适用于路径设计、网络规划等场景。 参数说明 表1 最短路径算法（Shortest
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