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Vertex Sets） 用于发现两个点集之间的最短路径。适用于互联网社交、金融风控、路网交通、物流配送等场景下的区块之间关系分析。 关联路径（n-Paths） 该算法用于寻找图中两节点之间在k层关系内的n条路径。适用于关系分析、路径设计、网络规划等场景。 紧密中心度（Closeness
标准CSV格式，边的起点与终点之间以英文逗号分隔，各边之间以换行符“\n”分隔，例如：“1,2\n2,3”。 vertices 是 需匹配的子图上各点的label String 标准CSV格式，点与其label之间以英文逗号分隔，各点与其label对之间以换行符“\n”分隔，点与sample中点相对应，例如：“1
Vertex Sets） 用于发现两个点集之间的最短路径。适用于互联网社交、金融风控、路网交通、物流配送等场景下的区块之间关系分析。 关联路径（n-Paths） 该算法用于寻找图中两节点之间在k层关系内的n条路径。适用于关系分析、路径设计、网络规划等场景。 紧密中心度（Closeness
sources 是 起点ID集合 String 标准csv格式，ID之间以英文逗号分隔，例如：["Alice","Nana"]。 个数不大于100000。 - targets 是 终点ID集合 String 标准csv格式，ID之间以英文逗号分隔，例如：["Alice","Nana"]。 个数不大于100000。
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 detection参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 sources 否 查询的起始节点ID集合 String - 标准csv格式，ID之间以英文逗号分隔，例如:“Alice
是 起点ID集合 String 标准csv格式，ID之间以英文逗号分隔，例如：["Alice","Nana"]。 个数不大于100000。 - targets（2.2.6） 是 终点ID集合 String 标准csv格式，ID之间以英文逗号分隔，例如：["Mike","Amy"]。
需匹配的子图的边集，标准CSV格式，边的起点与终点之间以英文逗号分隔，各边之间以换行符“\n”分隔，例如：“1,2\n2,3”。 vertices 是 String 需匹配的子图上各点的label， 标准CSV格式，点与其label之间以英文逗号分隔，各点与其label对之间以换行符“\n”分隔，点与sample中点相对应，例如：“1
6） 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100000。 - targets（2.2.6） 是 终点ID集合 List 标准csv格式，ID之间以英文逗号分隔，例如：["Mike","Amy"]。 个数不大于100000。
sources 是 起点ID集合 String 标准csv格式，ID之间以英文逗号分隔，例如：["Alice","Nana"]。 个数不大于100000。 - targets 是 终点ID集合 String 标准csv格式，ID之间以英文逗号分隔，例如：["Alice","Nana"]。 个数不大于100000。
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100000。 - targets 是 终点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100000。
或false，布尔型。 false 表2 response_data 参数说明 参数 类型 说明 paths List source节点和target节点之间的路径，格式： [[path1],[path2]] 其中， 路径（path）的格式可参考最短路径（Shortest Path）。 paths_number
中介中心度算法（Betweenness Centrality）以经过某个节点的最短路径数目来刻画节点重要性的指标。 适用场景 可用作社交、风控等网络中“中间人”发掘，交通、传输等网络中关键节点识别；适用于社交、金融风控、交通路网、城市规划等领域 参数说明 表1 Betweenness Centrality算法参数说明
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。
标准csv格式，起点和终点以英文逗号分隔，各起点和终点节点对之间以换行符“\\n"分隔，例如：“Alice,Nana\\nLily,Amy"。 seeds 否 String 热点事件发生地的节点ID，ID个数在30以内。 当未知OD_pairs数据时，输入seeds数据。标准csv格式，节点之间以英文逗号分隔，例如：“Alice
on：表示文件系统的挂载点。 网络 在网络页面，您可以根据节点和网卡名称浏览指定节点的网络资源实时消耗情况。其中包括：节点名称、网卡名称、网卡状态、接收丢包数、接收速率（KB/s）、发送速率（KB/s）和网络监控情况等。 图5 网络页 用户可单击指定节点名称所在行最右侧的“监控”按钮，进入网络监控概览
Node2vec算法通过调用word2vec算法，把网络中的节点映射到欧式空间，用向量表示节点的特征。 Node2vec算法通过回退参数 P 和前进参数 Q 来生成从每个节点出发的随机步，带有BFS和DFS的混合，回退概率正比于1/P，前进概率正比于1/Q。每个节点出发生成多个随机步，反映出网络的结构信息。 适用场景
起点、终点和label相同才为重复边。 “允许重复边”：表示起点到终点之间可以有多条边。 “忽略之后的重复边”：表示起点和终点之间有多条边时，仅保留最先读入的那条边。 “覆盖之前的重复边”：表示起点和终点之间有多条边时，仅保留最后读入的那条边。 “重复边忽略Label”：忽略la
Integer 1~10 5 表2 response_data参数说明 参数 类型 说明 paths List source节点和target节点之间的路径，格式： [[path1],[path2]] 其中，路径（path）的格式可参考：最短路径（Shortest Path）。 paths_number
true或false。 false 表2 response_data参数说明 参数 类型 说明 paths List source节点和target节点之间所有的最短路径，格式： [[path1],[path2]] 其中，路径（path）的格式可参考：最短路径（Shortest Path）。 paths_number
、目的点target、跳数k、路径数n、过滤条件filters，找出source和target间不多于n条的k跳无环路径。 适用场景 任意网络。 参数说明 表1 filtered_n_paths参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 起始点 String
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