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Cypher操作API（2.2.16） 执行Cypher查询 Cypher预置条件 基本操作和兼容性 支持的表达式，函数及过程 父主题： 内存版
pagerank算法(1.0.0) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 类型 说明 alpha 否 Double 权重系数(又称阻尼系数)，取值范围为（0,1），默认值为0.85。 convergence 否 Double 收敛精度。取值范围(0,1)，默认值为0.00001
执行Cypher查询 功能介绍 Cypher是一种被广泛使用的声明式图数据库查询语言，使用Cypher语句可以查询GES中的数据，并返回结果。当前的Cypher实现中使用了图的统计信息，目前Cypher查询编译过程中使用了基于label的点边索引，如需正常使用Cypher，请先参考
执行Cypher查询 功能介绍 Cypher是一种被广泛使用的声明式图数据库查询语言，使用Cypher语句可以查询GES中的数据，并返回结果。当前的Cypher实现中使用了图的统计信息，目前Cypher查询编译过程中使用了基于label的点边索引，如需正常使用Cypher，请先参考
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/{project_id
执行事务Cypher 功能介绍 执行事务Cypher。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/transaction/{commit} 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是 String
查询图概要信息(1.0.0) 功能介绍 查询图的点数和边数等概要信息。 URI GET /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/summary?label_details={labelDetails} 表1 路径参数 参数 是否必选 类型
查询图概要信息 功能介绍 查询图的点数和边数等概要信息。 URI GET /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/summary?label_details={labelDetails} 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id
导出job返回结果到文件(2.2.1) 功能介绍 用于将异步任务（jobId）的执行结果（result）导出到文件。 支持算法列表： pagerank、personalrank、pixie louvain、label_propagation、connect_component kcore
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
带过滤全最短路径（filtered_all_shortest_paths）(2.2.17) 参数说明 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 起点ID String - - - target 是 终点ID String -
查询点详情(1.0.0) 功能介绍 根据节点ID查询节点信息，返回节点详情，包括标签和属性等。 URI GET /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/vertices/detail?vertexIds={vertex_ids} 表1
查询点详情 功能介绍 根据节点ID查询节点信息，返回节点详情，包括标签和属性等。 URI GET /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/vertices/detail?vertexIds={vertex_ids} 表1 路径参数 参数
聚类系数算法（Cluster Coefficient） 概述 聚类系数表示一个图中节点聚集程度的系数。在现实的网络中，尤其是在特定的网络中，由于相对高密度连接点的关系，节点总是趋向于建立一组严密的组织关系。聚类系数算法（Cluster Coefficient）用于计算图中节点的聚集程度
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）适用于互联网社交
点集共同邻居（Common Neighbors of Vertex Sets） 概述 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
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}/hyg
认证方式 AK/SK认证 参数ak、sk、regionCode和graphEndpoint如何填写见初始化参数获取。 import os from gesgraphsdk.v1.aksk_credentials import GesGraphAkSkCredentials from
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_id
点集最短路（shortest_path_of_vertex_sets） 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 起点ID集合 List 标准csv格式，ID之间以英文逗号分隔，例如：["Alice","Nana"]。 个数不大于
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