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动态群体演化（temporal_graph) 功能介绍 针对包含某些节点的群体，结合时间轴观察其结构的动态演化过程 。 图1 原理展示 URL POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/dynamicgraphs/action?
pagerank算法(1.0.0) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 类型 说明 alpha 否 Double 权重系数(又称阻尼系数)，取值范围为（0,1），默认值为0.85。 convergence 否 Double 收敛精度。取值范围(0,1)，默认值为0.00001
紧密中心度（closeness）(1.0.0) 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 输入需要计算的节点ID。 String - - 表2 response_data参数说明 参数 类型 说明 closeness Double
查询HyG图列表 功能介绍 查询HyG图列表。 URI GET /ges/v1.0/{project_id}/hyg 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 请求参数 无 响应参数 表2 响应Body
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
紧密中心度算法（closeness） 功能介绍 根据输入参数，执行紧密中心度算法。 紧密中心度算法（Closeness Centrality）计算一批节点到所有其他可达节点的最短距离的倒数，进行累积后归一化的值。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg
Cesna算法（cesna） 功能介绍 根据输入参数，执行Cesna算法。 Cesna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。此外，该算法还利用了节点属性对社区进行建模，即假设节点的属性也是根据社区关系生成的
k核算法（kcore）(1.0.0) 表1 parameters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。 Integer 大于等于0。 - 表2 response_data参数说明 参数 类型 说明 coreness
算法公共参数 请求参数 表1 请求Body参数说明 参数 是否必选 类型 说明 algorithmName 是 String 算法名字，详见具体的各个算法。 parameters 否 Object 算法参数。详情请参考各算法参数描述。 output 否 Object 结果输出参数。
表2 2.1.7版本新增Body参数说明 参数 是否必选 类型 说明 executionMode 否 String sync：同步 async：异步 默认值为“async”。
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
slotted执行器自2.3.15版本开始支持，block执行器自2.4.1版本开始支持。 executionMode（2.2.23） 否 String 执行模式。同步执行模式填写“sync”，异步执行填写“async”，不写默认同步执行。
单源最短路算法（sssp） 功能介绍 根据输入参数，执行单源最短路算法。 单源最短路算法是对于给定一个节点（称为源），给出从该源节点出发到其余各节点的最短路径长度。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
pagerank算法 功能介绍 根据输入参数，执行PageRank算法。 PageRank算法又称网页排名算法，是一种由搜索引擎根据网页（节点）之间相互的超链接进行计算的技术，用来体现网页（节点）的相关性和重要性。 如果一个网页被很多其他网页链接到，说明这个网页比较重要，也就是其PageRank
连通分量（connected_component） 功能介绍 根据输入参数，执行连通分量（Connected Component）算法。 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
关联预测算法（link_prediction） 功能介绍 根据输入参数，执行link_prediction算法。 关联预测算法（link_prediction）给定两个节点，根据Jaccard度量方法计算两个节点的相似程度，预测节点之间的紧密关系。 URI POST /ges/v1.0
n_paths算法（n_paths） 功能介绍 根据输入参数，执行n_paths算法。 n_paths算法用于寻找图中两节点之间在层关系内的n条路径。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm 表1 路径参数
自定义图分析算法编程示例 自定义SSSP算法 # 导入必要的包 from hyg.analytics.graph import load_base_graph from hyg.analytics.model import pregel_types, PregelModel #
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