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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
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，包括1和200。
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。
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。
Pregel编程接口 用户在实现UserPregelAlgorithm中的方法init和compute时主要依赖于PregelContext对象，该对象提供如下API： 表1 PregelContext API 方法和属性 描述 说明 ext_id(nid)->int 获取当前点
从OBS导入元数据(1.0.0) 功能介绍 从OBS导入元数据。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/grap
内存版样例 点操作 边操作 元数据操作 索引操作 查询语言 路径 图统计 图操作 子图操作 Job管理 自定义操作 Filtered-query 父主题： Python SDK样例参考
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
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
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，默认为true。
边中介中心度（edge_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
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
客户端连接参数 在进行了上述客户端初始化认证方式后，您可根据需要进行HTTP配置。 HTTP配置 您可根据以下代码进行配置： import com.huaweicloud.sdk.core.http.HttpConfig; // 默认配置 HttpConfig config
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