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Centrality）适用于社交网络中关键节点发掘等场景。 参数说明 表1 紧密中心度算法（Closeness Centrality）参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 输入需要计算的节点ID String - - 示例 输入参数source=Lee，计算Lee节点的紧
控制最短路径的生成。 参数说明 表1 带一般过滤条件最短路径算法（Filtered Shortest Path）参数说明 参数 是否必选 类型 说明 source 是 String 输入路径的起点ID。 target 是 String 输入路径的终点ID。 directed 否 Boolean
适用场景 单源最短路算法（SSSP）适用于网络路由、路径设计等场景。 参数说明 表1 单源最短路算法（SSSP）参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 节点的ID。 String - - directed 否 是否考虑边的方向。 Bool true或false
附加请求消息头字段，如指定的URI和HTTP方法所要求的字段。例如，定义消息体类型的请求消息头“Content-Type”，请求鉴权信息等。 如下公共消息头需要添加到请求中。 表1 公共请求头 参数 是否必选 说明 示例 Content-Type 是 消息体的类型（格式），默认取值为“application/j
适用于关系挖掘、路径规划、网络规划等场景。 参数说明 表1 Filtered All Shortest Paths参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 起点ID String - - target 是 终点ID String - - directed 否
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 否 最小圈长 Int [3
块度。 适用场景 Louvain算法适用于社团发掘、层次化聚类等场景。 参数说明 表1 Louvain算法参数说明 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
在欧洲地区有业务的用户，可以选择“欧洲-巴黎”区域。 云服务之间的关系 如果多个云服务一起搭配使用，需要注意： 不同区域的弹性云服务器、关系型数据库、对象存储服务内网不互通。 不同区域的弹性云服务器不支持跨区域部署在同一负载均衡器下。 资源的价格 不同区域的资源价格可能有差异，请参见华为云服务价格详情。
ICredential; import com.huaweicloud.sdk.core.http.HttpConfig; //此处需要输出您的图实例IP String graphEndpoint = "{graphEndpoint}"; ICredential auth = new G
适用场景 k核算法（k-core）适用于社区发现、金融风控等场景。 参数说明 表1 k核算法（k-core）参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 k 是 核数。 算法会返回核数大于等于k的节点。 Int 大于等于0 - 注意事项 无。 示例 输入参数k=10，计算
的区块之间关系的分析。 参数说明 表1 All Shortest Paths of Vertex Sets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”
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 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”。
ian，P1）、（Vivian，P2）和（Vivian、Vivian）表示边，Person、Place表示点的类型（标签），Visited和Diagnosed表示关系类型（标签）, 时间戳：[startTime, endTime ]表示对应状态持续的时间。例如，对于（Vivian
包括：节点名称、磁盘名称、磁盘类型、磁盘容量（GB）、磁盘使用率（%）、磁盘读速率（KB/s）、磁盘写速率（KB/s）、I/O等待时间-await（ms）、I/O服务时间-svctm（ms）、I/O使用率-util（%）和磁盘监控情况等。 磁盘类型包括：系统盘，数据盘，日志盘，交换分区盘、备份盘。
k跳算法（k-hop）适用于关系发现、影响力预测、好友推荐等场景。 参数说明 表1 k跳算法（k-hop）参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 k 是 跳数 Integer 1~100 - source 是 节点的ID String - - mode 否 方向：
matching）算法适用于社交网络分析、生物信息学、交通运输、群体发现、异常检测等领域。 参数说明 表1 subgraph matching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要求为非负整数 String 标准CSV格式，边的起点与终点之间以英文逗号分隔，
Node2vec算法适用于节点功能相似性比较、节点结构相似性比较、社团聚类等场景。 参数说明 表1 Node2vec算法参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 P 否 回退参数 Double - 1 Q 否 前进参数 Double - 1 dim 否 映射维度 Int 1~200，包括1和200
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
度话题排序算法之一。 适用场景 适用于政务12345热线投诉话题排序。 参数说明 表1 TopicRank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。 字符串 当前仅支持少于等于100000个 id输入。
风控、交通路网、城市规划等领域 参数说明 表1 Edge-betweenness Centrality算法参数说明 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
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