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点集最短路(Shortest Path of Vertex Sets)(1.0.0) 表1 Parameter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 String 标准csv格式,ID之间以英文逗号分隔,例如:["Alice","Nana"]。
louvain算法(louvain)(2.2.1) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 convergence 否 收敛精度。 Double 0~1,不包括0和1。 0.00001 max_iterations 否 最大迭代次数。 Integer
k核算法(kcore) 功能介绍 根据输入参数,执行K核算法。 K核算法是图算法中的一个经典算法,用以计算每个节点的核数。其计算结果是判断节点重要性最常用的参考值之一,较好的体现了节点的传播能力。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
三角计数(triangle_count)(1.0.0) 表1 parameters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。 false:输出各点对应三角形数量。 Boolean true或false,默认为true。
边中介中心度(edge_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
topicrank算法(topicrank)(2.2.20) 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 节点的ID,支持多点输入,csv格式,逗号分割。 String 当前仅支持少于等于100000个 id输入。 - actived_p
认证方式 根据不同的认证方式,客户端初始化有三种方式,可根据需要选择其中一种。 AK/SK认证 参数ak、sk、regionCode和graphEndpoint如何填写见初始化参数获取。 import com.huawei.ges.graph.v1.GESGraphClient;
k跳算法(k_hop)(1.0.0) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 类型 说明 k 是 Integer 跳数,取值范围[1,100]。 num_thread 否 Integer 并发线程数。范围为[1,40],小于1会自动置为1,大于40则自动置为40。默认值为4。
查看所有备份列表(1.0.0) 功能介绍 查询备份列表。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1.0/{project_id}/graphs/backups
personalrank算法(personalrank) 功能介绍 根据输入参数,执行personalrank算法。 PersonalRank算法又称Personalized PageRank算法。该算法继承了经典PageRank算法的思想,利用图链接结构来递归计算各节点的重要性
中介中心度算法(betweenness) 功能介绍 根据输入参数,执行中介中心度算法。 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。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{g
topicrank算法(topicrank) 功能介绍 根据输入参数,执行TopicRank算法。 TopicRank算法12345热线多维度话题排序算法之一,适用于政务12345热线投诉话题排序。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
louvain算法(louvain) 功能介绍 根据输入参数,执行Louvain算法。 Louvain算法是基于模块度的社区发现算法,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,其优化目标是最大化整个社区网络的模块度。 URI POST /ges/v1.0/{p
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
度数关联度(degree_correlation)(1.0.0) 表1 response_data参数说明 参数 类型 说明 degree_correlation Double 度关联度 父主题: 算法API参数参考
子图匹配(subgraph_matching)(2.2.16) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 edges 是 需匹配的子图的边集, 点的ID要求为size_t类型 String 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
Bigclam算法(bigclam) 功能介绍 根据输入参数,执行BigClam算法。 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。 URI POST /ges/v1.
infomap算法(infomap) 功能介绍 根据输入参数,执行infomap算法。 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。 URI POST /ges/v1
最短路径(shortest_path)(2.1.5) 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 输入路径的起点ID。 String - - target 是 输入路径的终点ID。target取值不能与source取值相同。
标签传播(label_propagation)(2.1.8) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 convergence 否 收敛精度。 Double 0~1,不包括0和1。 0.00001 max_iterations 否 最大迭代次数。