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查询边详情 功能介绍 根据边的起点、终点以及索引，查询边的详细信息，返回边上的标签和属性等。 URI GET /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/edges/detail?source={sourceVertex}&target=
批量添加点 功能介绍 批量添加点。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/vertices/action?action_id=batch-add 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是
Cypher查询 Cypher是一种声明式图查询语言，使用Cypher语句可以查询和修改GES中的数据，并返回结果。 具体操作步骤如下： 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。 Cypher查询编译过程中使用了基于label的点边索引。 第一次使用Cypher查询
子图查询(2.1.13) 功能介绍 查询输入的节点和它们之间所有边所构成的子图。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/subgraphs/action?action_id=query 表1 路径参数 参数 是否必选
删除边(1.0.6) 功能介绍 删除边，可根据指定的属性值或index进行删除。 URI DELETE /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/edges?source={sourceVertex}&target={targetVer
批量添加点(2.1.16) 功能介绍 批量添加点。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/vertices/action?action_id=batch-add 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id
连通分量（connected_component） 功能介绍 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
简介 服务概述 图引擎服务（Graph Engine Service，简称GES），是针对以“关系”为基础的“图”结构数据，进行查询、分析的服务。广泛应用于社交关系分析、推荐、精准营销、舆情及社会化聆听、信息传播、防欺诈等具有丰富关系数据的场景。 开发指南概述 图引擎服务软件开发工具包（GES
查询获取场景应用分析插件 功能介绍 查询scenes场景下的应用分析能力详情，可以获得对应场景下的application、参数和功能介绍详情。 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。
批量边查 功能介绍 根据批量边的起点、终点以及索引，查询这些边的详细信息，返回边的标签和属性等。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/edges/action?action_id=batch-query 表1 路径参数
三角计数算法（triangle_count） 功能介绍 根据输入参数，执行三角计数算法。 三角计数算法（Triangle Count）统计图中三角形个数。三角形越多，代表图中节点关联程度越高，组织关系越严密。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg
创建HyG图 功能介绍 创建一个HyG图。 GES持久化版的图计算依赖于HyG引擎，在执行算法之前需要创建HyG图，并将图数据库的数据同步到HyG引擎。 HyG组件当前通过白名单开放，请通过提交工单的方式申请。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}
聚类系数算法（cluster_coefficient） 功能介绍 根据输入参数，执行cluster_coefficient算法。 聚类系数算法（cluster_coefficient）用于计算图中节点的聚集程度。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/h
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
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
批量更新边属性(2.1.10) 功能介绍 批量更新边属性。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/edges/properties/action?action_id={actionId} 表1 路径参数 参数 是否必选
更新label 功能介绍 持久化版版本更新label的方式为全量覆盖。更新label只影响之后创建的点边，不影响已存在的点边。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/schema?label={labelName}
最大公共连通（mccis） 功能介绍 MCCIS（最大公共连通诱导子图）算法适用于计算两个图的相似性。 similarity = 2*|E(mccis)| / (|E(G1) + |E(G2)|) URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
查询元数据列表(1.0.2) 功能介绍 查询元数据列表。 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 GET /v1.0/{project_id}/graphs/metadatas
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
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