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Louvain算法只生成最后的社区结果，不保存层次化结果。 示例 输入参数coverage=0.00001，max_iterations=100，计算得到不同社区的子图会展示在绘图区，节点颜色根据不同社区来区别，JSON结果会展示在查询结果区。 父主题： 算法参考
无。 示例 输入参数 P=1，Q=0.3，dim=3，walkLength=20，walkNumber=10，iterations=40，得到每个节点的三维向量表示。 父主题： 算法参考
85，convergence=0.00001，max_iterations=1000，directed=true，点过滤条件：label=“话题”，得到TopicRank排序结果。 父主题： 算法参考
sources="Alice,Vivian", targets="Jay,Bonnie"， 同时添加边过滤条件labelName="friends"，将会得到起点"Alice "、" Vivian"，终点"Jay"，"Bonnie"的两两最短路Json形式的返回结果。 父主题： 算法参考
使用业务面SDK 下载与安装SDK 初始化参数 Java SDK Python SDK
Propagation）默认使用ID作为标签。 示例 输入参数coverage=0.00001，max_iterations=1000，计算得到带有不同标签的子图会展示在绘图区，节点颜色根据不同标签来区别，JSON结果会展示在查询结果区。 父主题： 算法参考
Explorer动态生成代码 支持的语言 当前版本 管理面SDK 是 是 支持Java、Python、Go、NodeJs和PHP v1和v2版本。 业务面SDK 否（只能从GES连接管理界面下载） 否（可参考下载SDK压缩包中的样例代码） 支持Java和Python，其他语言后期逐步上线 v1版本。 内容导航
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 Component）计算得到的是弱连通分量。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm 表1
tus?offset=0&limit=2 SERVER_URL：图的访问地址，取值请参考业务面API使用限制。 不同的job_id调用接口得到的结果也不同。 响应示例 状态码： 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 { "data": {
建议直接修改该请求，不要重试该请求。 504 ServerTimeout 请求在给定的时间内无法完成。客户端仅在为请求指定超时（Timeout）参数时会得到该响应。 505 HTTP Version not supported 服务器不支持请求的HTTP协议的版本，无法完成处理。 父主题： 附录
单击“运行”，将返回两个点集之间的最短路径。 框选点集共同邻居（Common Neighbors of Vertex Sets） 功能介绍 框选点集共同邻居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。 操作步骤 按住shift键拖动框选两个点集。
例如：文本文件可直接通过浏览器打开浏览，而二进制文件会在浏览器打开时，自动下载到本地。如果需要完整的下载所有备份文件，建议通过某种编程语言的的HTTP库下载，比如Java的HttpClient、Python的requests等。 link_expired_time String 下载链接过期时间，格式为“
储服务（OBS），公网宽带等单独计费，计费公式如表2 计费公式所示。产品价格详情中标出了资源的每小时价格，您需要将每小时价格除以3600，得到每秒价格。 表2 计费公式 资源类型 计费公式 资源单价 图规格（边数） 实例图规格单价 * 计费时长 请参见图引擎服务器价格详情中的“规格价格”。
ble、Boolean、long、Integer、date、enum、string共10种数据类型，布尔型和数值型在Cypher语法中都能得到支持，其他类型和Cypher存在如下的映射关系，在GES内部实现了类型的转换： 表2 GES和Cypher的类型映射关系 GES类型 Cypher类型
ble、Boolean、long、Integer、date、enum、string共10种数据类型，布尔型和数值型在Cypher语法中都能得到支持，其他类型和Cypher存在如下的映射关系，在GES内部实现了类型的转换： 表2 GES和Cypher的类型映射关系 GES类型 Cypher类型
功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 上线点集共同邻居算法 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，如发现社交场合中的共同好友、消费领域共同感
g1=10; g1+=2; return g1; { "data": { "value": 10 } } 假设我们想得到某个match点集的诱导子图以便于后续任务执行(如在页面上绘图)： Match<Vertex> v(['1','2']); return v
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