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OD中介中心度（OD-betweenness Centrality） 概述 OD中介中心度算法（OD-betweenness Centrality）在已知一系列OD出行计划前提下，以经过某个点/某条边的最短路径数目来刻画边重要性的指标。 适用场景 可用作社交、风控等网络中“中间人
中介中心度算法（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
标签传播算法（label_propagation） 功能介绍 根据输入参数，执行label_propagation算法。 标签传播算法（Label Propagation）是一种基于图的半监督学习方法，其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系
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
Bigclam算法（bigclam） Cesna算法（cesna） infomap算法（infomap） 标签传播算法（label_propagation） 子图匹配算法（subgraph matching） 关联预测算法（link_prediction） n_paths算法（n_paths） 聚类系数
点集全最短路 FilteredCircleDetectionSample 带一般过滤条件环路检测 SubgraphMatchingSample 子图匹配 FilteredAllPairsShortestPathsSample 带过滤全对最短路径 TopicrankSample topicrank算法
目的是寻找图中所有满足过滤条件的环路。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。 子图匹配（Subgraph Matching） 子图匹配（subgraph matching）算法的目的是在一个给定的大图里面找到与一个给定小图同构的子图，这是一种基本的图查询操作，意在发掘图重要的子结构。
Shortest Paths of Vertex Sets） 带一般过滤条件环路检测（filtered circle detection） 子图匹配（Subgraph Matching） 带过滤全对最短路径（Filtered All Pairs Shortest Paths） 带过滤全最短路径（Filtered
s_detection）（2.2.4） 带一般过滤条件环路检测（filtered_circle_detection）(2.2.15) 子图匹配（subgraph_matching）(2.2.16) topicrank算法（topicrank）(2.2.20) 父主题： 算法API
支持左值是集合：body体中左值为string。 支持右值是集合：选择否，说明即使支持也仅匹配集合中第一个字符串。 boolean值匹配，当右值输入为”true”时，将被识别为“true”进行匹配，否则识别为“false”进行匹配。 响应参数 同步返回 表10 响应Body参数说明 参数 类型 说明
关联预测算法（Link Prediction） 概述 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。 适用场景 关联预测算法（Link Prediction）适用于社交网上的好友推荐、关系预测等场景。
等集合运算。 匹配：右值是左值的PREFIX（前缀）、NOTPREFIX（非前缀）、 SUFFIX（后缀）、NOTSUFFIX（非后缀）、SUBSTRING（子串）、NOTSUBSTRING（非子串）、CISUBSTRING（忽略大小写的子串）、FUZZY（模糊匹配）或REGEX（正则匹配）
表示返回点Vivian和Eric，以及Vivian和Eric之间的边集。 其他语句 Match<Vertex> v(); v.pick(1); return v; 表示随机匹配选择1个点返回。 Match<Vertex> v(); v.pattern('match (n:user) return n'); return
应用场景 GES服务适用于互联网应用、知识图谱应用、社交网络、金融风控应用、城市工业应用、企业IT应用等场景。 互联网应用 在移动互联网时代，面对庞大的社交关系，媒体传播网络，GES可以帮助客户快速、有效的发现海量数据中隐含的信息。 该场景能帮助您实现以下功能。 推荐好友、商品或资讯
textSubString 子字符串 textCISubString 忽略大小写的子字符串 textFuzzy 模糊匹配 textPrefix 前缀查询 textRegex 正则匹配 在指定schema时，不要给属性取名为id, label, property, properties。 在
NOTSUFFIX：右值不是左值的后缀 SUBSTRING：右值是左值的子字符串 NOTSUBSTRING：右值不是左值的子字符串 FUZZY：模糊匹配 REGEX：正则匹配 CISUBSTRING：忽略大小写的子字符串 HAS/HASNOT：是否有此属性，仅支持属性过滤，即左值仅支持property_name。
返回结果。 商用 Cypher查询 2 上线子图匹配算法 子图匹配（subgraph matching）算法的目的是在一个给定的大图里面找到与一个给定小图同构的子图，这是一种基本的图查询操作，意在发掘图重要的子结构。 商用 子图匹配 3 上线带过滤全对最短路径算法 带过滤全对最短路径（Filtered
return p limit 10 Point、Spatial 暂不支持 - 对表 Cypher特殊类型支持情况中提到的特殊类型，其中除了List用于匹配GES中的多值属性外，其他类型均无法通过set语句设为点边上某个属性的值。 点id的兼容性 Cypher添加点时不提供设置id的语法，GE
Louvain算法 概述 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。 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
判断重复边所用的属性列表。 若不为空，则会覆盖重复边（起点终点一致）中，指定属性值与输入属性值相同的边的其他属性（若有多个指定属性，则修改按属性输入顺序匹配上的第一条边的属性）。 若为空或输入边没有指定属性则更新行为与之前一致——更新符合条件的第一条边。 属性列表元素格式见表 targetProperty参数说明。
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