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label={label}&property={name}&value={value} 请求参数 表1 Body参数说明 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。 graph_name 是 String 图名称。 source
Paths）适用于路径设计、网络规划等场景。 参数说明 表1 全最短路径算法（All Shortest Paths）参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 输入路径的起点ID String - - target 是 输入路径的终点ID String - -
关联路径算法（n-Paths）适用于关系分析、路径设计、网络规划等场景。 参数说明 表1 关联路径算法（n-Paths）参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 输入路径的起点ID String - - target 是 输入路径的终点ID String - -
高，组织关系越严密。 适用场景 三角计数算法（Triangle Count）适用于衡量图的结构特性场景。 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
输入栏中的关键词，不同的类型会呈现出不同的颜色，具体颜色区分如下： 保留字：灰色 注意：保留字是编程语言中的一类语法结构。在特定的编程语言里，这些保留字具有较为特殊的意义，并且在语言的格式说明里被预先定义。 String类型：橙色 键值对（非String类型，包括[键:值]）：紫色
共同邻居算法（Common Neighbors）适用于电商、社交等多领域的推荐场景。 参数说明 表1 共同邻居参数说明 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 - - 注意事项 无。
Centrality）适用于社交网络中关键节点发掘等场景。 参数说明 表1 紧密中心度算法（Closeness Centrality）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 - - 示例 输入参数source=Lee，计算Lee节点的紧
控制最短路径的生成。 参数说明 表1 带一般过滤条件最短路径算法（Filtered Shortest Path）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
PregelContext API 方法和属性 描述 说明 ext_id(nid)->int 获取当前点的用户自定义外部ID（只支持可转化为int类型的ID） 图数据（值、拓扑）基本操作。 value(nid)->int/float/bool 获取当前点的值 set_value(nid,
的区块之间关系的分析。 参数说明 表1 All Shortest Paths of Vertex Sets参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 sources 是 起点ID集合 String 标准csv格式，ID之间以英文逗号分隔，例如：“Alice,Nana”
块度。 适用场景 Louvain算法适用于社团发掘、层次化聚类等场景。 参数说明 表1 Louvain算法参数说明 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
点集共同邻居算法适用于进行关系发掘、产品/好友推荐等图分析技术。 参数说明 表1 Common Neighbors of Vertex Sets参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 sources 是 起点ID集合 String 标准csv格式，ID之间以英文逗号分隔，例如：“Alice,Nana”。
ian，P1）、（Vivian，P2）和（Vivian、Vivian）表示边，Person、Place表示点的类型（标签），Visited和Diagnosed表示关系类型（标签）, 时间戳：[startTime, endTime ]表示对应状态持续的时间。例如，对于（Vivian
包括：节点名称、磁盘名称、磁盘类型、磁盘容量（GB）、磁盘使用率（%）、磁盘读速率（KB/s）、磁盘写速率（KB/s）、I/O等待时间-await（ms）、I/O服务时间-svctm（ms）、I/O使用率-util（%）和磁盘监控情况等。 磁盘类型包括：系统盘，数据盘，日志盘，交换分区盘、备份盘、存储盘、hyg盘。
k跳算法（k-hop）适用于关系发现、影响力预测、好友推荐等场景。 参数说明 表1 k跳算法（k-hop）参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 k 是 跳数 Integer 1~100 - source 是 节点的ID String - - mode 否 方向：
Node2vec算法适用于节点功能相似性比较、节点结构相似性比较、社团聚类等场景。 参数说明 表1 Node2vec算法参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 P 否 回退参数 Double - 1 Q 否 前进参数 Double - 1 dim 否 映射维度 Int 1~200，包括1和200
度话题排序算法之一。 适用场景 适用于政务12345热线投诉话题排序。 参数说明 表1 TopicRank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。 字符串 当前仅支持少于等于100000个 id输入。
取。 接口的认证鉴权请参见管理面API构造请求。 响应示例如下，其中projects下的“id”即为项目ID。响应示例如下，例如图引擎服务部署的区域为"cn-north-4"，相应消息体中查找“name”为"cn-north-4"，其中projects下的“id”即为项目ID。 {
matching）算法适用于社交网络分析、生物信息学、交通运输、群体发现、异常检测等领域。 参数说明 表1 subgraph matching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要求为非负整数 String 标准CSV格式，边的起点与终点之间以英文逗号分隔，
风控、交通路网、城市规划等领域 参数说明 表1 Edge-betweenness Centrality算法参数说明 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
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