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聚类系数算法（cluster_coefficient）用于计算图中节点的聚集程度。
- modes 否 与seeds对应的热点事件类别 String IN： 表示以热点事件发生地点的节点ID作为起点 。 OUT：表示以热点事件发生地点的节点ID作为终点。
全最短路算法（All Shortest Paths） 概述 全最短路径算法（All Shortest Paths）用以解决图论研究中的一个经典算法问题，旨在寻找图中两节点之间的所有最短路径。
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），不考虑路径方向的为弱连通分量（weakly connected component）。
单点环路检测（single_vertex_circles_detection）（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 source 是 被包含节点ID。
为“true”时，返回从起始节点到所有叶子节点的路径。 为“false”时，返回从起始节点到第k层叶子节点的路径。 visualized 否 Boolean 是否可视化，默认为“false”。在异步模式下： “visualized”为“false”时，查询job结果分页返回。
三角形越多，代表图中节点关联程度越高，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。
图数据库中的悬空边（边存在，但是边的source节点或target节点不存在）不会同步到HyG引擎。 请求示例 图数据库的更新信息同步到HyG计算引擎，点属性列表为空，边属性列表的属性名称为“Rating”、label名称为“rate”。
全最短路（all_shortest_paths）用以解决图论研究中的一个经典算法问题，旨在寻找图中两节点之间所有的最短路径。
最短路径算法（Shortest Path）用以解决图论研究中的一个经典算法问题，旨在寻找图中两节点之间的最短路径。
可用内存参考“运维监控看板”的“节点监控”中名称后缀为ges-dn-1-1和ges-dn-2-1节点可用内存（可以把鼠标悬浮在内存使用率上弹出）的最小值。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。
true 表2 response_data参数说明 参数 类型 说明 vertices List 公共邻居节点，格式： [vertexId,...], 其中, vertexId：string类型 common_neighbors Integer 公共邻居节点个数。
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/{graph_name}/algorithm 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目ID。
true 表2 response_data参数说明 参数 类型 说明 vertices List 公共邻居节点，格式： [vertexId,...], 其中, vertexId：string类型 common_neighbors Integer 公共邻居节点个数。
产品优势 大规模 高效的数据组织，让您更有效的对百亿节点千亿边规模的数据进行查询与分析。 高性能 深度优化的分布式图形计算引擎，为您提供高并发、秒级多跳的实时查询能力。
jobId String 查询节点任务ID。请求失败时字段为空。 说明： 可以查询jobId查看任务执行状态、获取返回结果，详情参考查询Job状态(1.0.0)-业务面。
参数说明 表1 Single-Vertex-Circles-Detection算法参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 被包含节点ID。
在图引擎编辑器页面上调用算法，由于受限于可视化呈现效果，仅截取了500个节点的结果进行显示。对于全局迭代性算法例如pagerank算法等，如果您想要获得全量的算法结果可以采用API方式调用，具体请参考算法API。
infomap算法是一种基于信息论的社区发现算法，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，其优化目标为找到最优的社区结构，使节点的层次编码长度最小。
jobId String 查询节点任务ID。请求失败时字段为空。 说明： 可以查询jobId查看任务执行状态、获取返回结果，详情参考查询Job状态(1.0.0)-业务面。 jobType Integer 任务类型。请求失败时，该字段为空。
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