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边中介中心度（Edge-betweenness Centrality） 概述 边中介中心度算法（Edge-betweenness Centrality）以经过某条边的最短路径数目来刻画边重要性的指标。 适用场景 同betweenness类似，可用作关键关系的发掘；适用于社交、金融风控、交通路网、城市规划等领域
交场合中的共同好友、消费领域共同感兴趣的商品、社区群体共同接触过的人，进一步推测两点集合之间的潜在关系和联系程度。 适用场景 点集共同邻居算法适用于进行关系发掘、产品/好友推荐等图分析技术。 参数说明 表1 Common Neighbors of Vertex Sets参数说明 参数
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。 适用场景 适用于关系挖掘、路径规划、网络规划等场景。
适用场景 单点环路检测适用于交通运输、金融风控等场景。 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。 String - - min_circle_length
求进行加密签名。 SK(Secret Access Key)：与访问密钥ID结合使用的密钥，对请求进行加密签名，可标识发送方，并防止请求被修改。 使用AK/SK认证时，您可以基于签名算法使用AK/SK对请求进行签名，也可以使用专门的签名SDK对请求进行签名。详细的签名方法和SDK使用方法请参见API签名指南。
Shortest Paths of Vertex Sets） 概述 点集全最短路算法（Shortest Path of Vertex Sets）用于发现两个点集之间的所有最短路径。 适用场景 点集最短路算法可应用于互联网社交、金融风控、路网交通、物流配送等场景下的区块之间关系的分析。
Pairs Shortest Paths）是寻找图中任意两点之间满足条件的最短路径。当前，考虑到实际应用场景，此算法需要用户指定起点集（sources）和终点集（targets），本算法将返回起点集合到终点集合之间满足条件的两两全最短路径。 适用场景 带过滤全对最短路径（Filtered All
带一般过滤条件最短路径（Filtered Shortest Path） 概述 带一般过滤条件最短路径算法（Filtered Shortest Path）寻找两点间满足过滤条件的最短路径，如有多条，返回任意一条最短路径。 适用场景 带一般过滤条件的最短路径算法（Filtered Shortest Path）适用于路径设计
detection）目的是寻找图中所有满足过滤条件的环路。 适用场景 带一般过滤条件的环路检测(filtered circle detection)算法适用于金融风控中循环转账检测、反洗钱，网络路由中异常链接检测，企业担保圈贷款风险识别等场景。 参数说明 表1 filtered circle
] 其中, vertexId：string类型 source String 起点ID target String 终点ID 父主题： 算法API
[{vertexId:communityId},...] 其中, vertexId: string类型 communityId: string类型 父主题： 算法API
DSL语法说明 图操作接口 自定义算法运行接口（当前支持Pregel编程模型） Pregel编程接口 自定义图分析算法编程示例 父主题： HyG算法API
顶点间的数据交换操作。 halt(nid) ->None 将当前顶点设置为halt状态 当图中顶点都为halt且无消息时，或superstep达到最大迭代数时，算法终止。 superstep -> int 获取当前超步数 父主题： DSL语法说明
] 其中, vertexId：string类型 source String 起点ID target String 终点ID 父主题： 算法API
图操作接口 图操作接口旨在为用户提供从输入、计算到输出的端到端全流程操作接口。 图属性值类型 Python DSL当前支持3种数据类型：int、float和bool，分别对应C++中的int64_t、double和bool基本数据类型。 Combiner类型 Combiner用于
查询结果。查询成功时显示结果，若查询失败时，字段为空。 请求示例 添加边，source点名称为Lily，target点名称为Rocky，边的标签名为rate。 POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/edges { "source":
将连接超时时间设置为60秒，读取超时时间设置为120秒 http_config.timeout = (60, 120) # SSL配置：是否跳过SSL证书验证 http_config.ignore_ssl_verification = True # 配置服务器端CA证书，用于SDK验证服务端证书合法性
// 超时配置：默认连接超时时间为60秒，可根据需要调整 config.withTimeout(60) // SSL配置：是否跳过SSL证书验证 config.withIgnoreSSLVerification(true); // 自定义配置：自定义SSLSocketFa
ank算法、personalRank算法、Cypher查询和Gremlin查询的展示，其余算法或功能只能用2D模式来分析图。 3D图展示的具体操作 以PagePank算法的3D模式图展示为例： 在图引擎编辑器左侧的算法区内，选择PagePank算法并设置参数。 单击运行算法分析，
查询索引。 表5 原生算法API 名称 起始版本 URL 功能描述 执行算法 1.0.0 POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/action?action_id=execute-algorithm 执行原生算法。 表6 图统计API
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