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k跳算法（k-hop） 概述 k跳算法（k-hop）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中节点的个数。
获取项目ID的接口为“GET https://{Endpoint}/v3/projects”，其中{Endpoint}为IAM的终端节点，可以从地区和终端节点获取。 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。
在图引擎编辑器左侧探索区的“路径拓展模块”内，填写以下参数： 路径起点：查询起始节点ID列表。
扩副本(2.2.23) 功能介绍 扩副本能力允许动态扩容多个从节点，扩容的从节点可以处理读请求，从而提高读请求性能。 一万边和百亿边规格的图暂不支持扩副本。 进行扩副本操作后，不支持扩容图操作。 如果要对图进行扩容和扩副本两个操作，需要您先进行扩容图操作，再进行扩副本操作。
PageRank算法又称网页排名算法，是一种由搜索引擎根据网页（节点）之间相互的超链接进行计算的技术，用来体现网页（节点）的相关性和重要性。 如果一个网页被很多其他网页链接到，说明这个网页比较重要，也就是其PageRank值会相对较高。
节点id为1101的点框选了5条边，节点id为6101的点框选了5条边，节点id为3101的点框选了2条边。 图2 框选后的标签和节点权重 父主题： 访问图和分析图
source：指定单个节点作为起始节点ID。 targets：终点节点ID集合（可设置多个终点节点ID）。 k：拓展深度，表示要拓展的最大级数，取值范围为1-100，默认值为3。 strategy：运行的算法策略，取值为shortest或foremost。
BigClam算法是一种重叠社区发现算法，该算法将节点与社区之间的关系建模为一个二部图，假设图中节点的连边是根据社区关系生成的，其可以检测出图中的重叠社区。
扩副本(2.2.23) 功能介绍 扩副本能力允许动态扩容多个从节点，扩容的从节点可以处理读请求，从而提高读请求性能。 一万边的图暂不支持扩副本。 进行扩副本操作后，不支持变更图规格操作。 如果要对图进行变更规格和扩副本两个操作，需要您先进行变更图规格操作，再进行扩副本操作。
PageRank算法 概述 PageRank算法又称网页排名算法，是一种由搜索引擎根据网页（节点）之间相互的超链接进行计算的技术，用来体现网页（节点）的相关性和重要性。 如果一个网页被很多其他网页链接到，说明这个网页比较重要，也就是其PageRank值会相对较高。
点又称作节点（Node），边又称作关系（Relationship），点和关系是最重要的实体。 图数据模型中的点代表实体，如交通网络中的车辆、通信网络中的站点、电商交易网络中的用户和商品、互联网中的网页等。
例如cn-north-1，可以从地区和终端节点中获取。 scope参数定义了Token的作用域，下面示例中获取的Token仅能访问project下的资源。
查看实时请求 功能介绍 查看当前主节点上的实时请求。 URI GET /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/om/real-time-queries?
swap_free Double 节点swap盘剩余量。 network_io_rate Double 节点网路IO速率，单位为KB/S。 host_stat Integer 节点状态。 host_name String 节点名称。
请求示例 指定起始节点id搜索周围与之相关联的点，算法名称为temporal_paths，动态分析的开始时间为1646092800，结束时间为1646170716，起点id为Person00014。
swap_free Double 节点swap盘剩余量。 network_io_rate Double 节点网路IO速率，单位为KB/S。 host_stat Integer 节点状态。 host_name String 节点名称。
请求示例 查询输入的节点和它们之间所有边所构成的子图，子图中包含的点ID为Ray，Ella，Lethal Weapon。
带过滤全最短路径（Filtered All Shortest Paths） 概述 带过滤全最短路径（Filtered All Shortest Paths）是在最短路径算法（Shortest Path）基础上支持条件过滤，寻找图中两节点之间满足条件的全最短路径。
查看实时请求 功能介绍 查看当前主节点上的实时请求。 当前仅返回正在运行的cypher查询。
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