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是否必选 类型 说明 vertices 否 List 结果包含的点集合。 edges 否 List 结果包含的边集合。 请求样例 观察某些节点群体结构的动态演化过程，算法名称为temporal_graph，动态分析的开始时间为${startTime}，结束时间为${endTime}。
取消HyG Job 功能介绍 用于取消已经提交的HyG作业。 取消运行中的作业，作业不会立即终止，可能存在延时。 算法common_neighbors_of_vertex_sets、triangle_count、cluster_coefficient、infomap、bigclam、cesna不支持任务取消。
操作场景1：供电范围查询。 包含的子操作： 查找位于变电站中的母线。 查找某根母线的供电范围。 查找某根母线供电范围内的用户点。 操作步骤：您只需要单击运行键，如有弹框，在弹框内选择母线值，运行后即可在画布显示效果图。 操作场景2：停电故障分析。 包含的子操作： 从停电用户点回溯定位故障点。
Service，简称GES），使用华为自研的EYWA内核，是针对以“关系”为基础的“图”结构数据，进行查询、分析的服务。广泛应用于社交关系分析、营销推荐、舆情及社会化聆听、信息传播、防欺诈等具有丰富关系数据的场景。 功能介绍 GES服务的功能主要有以下5个方面： 丰富的领域算法 支持PageRa
failed：失败。 查询失败时字段为空。 data Object 算法运行的结果。查询失败时字段为空。 表3 data参数说明 参数 类型 说明 vertices List 点上关联的算法结果。 edges List 边上关联的算法结果。 outputs Object 其他输出结果。 data_return_size
failed：失败。 查询失败时字段为空。 data Object 算法运行的结果。查询失败时字段为空。 表3 data参数说明 参数 类型 说明 vertices List 点上关联的算法结果。 edges List 边上关联的算法结果。 outputs Object 其他输出结果。 data_return_size
根据输入参数，执行单点环路检测算法。 单点环路检测（single_vertex_circles_detection）意在寻找图中的环路，环路上的点较好地体现了该点的重要性。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
Amy”，个数不大于100000。 directed 否 Boolean 是否考虑边的方向。取值为true或false。默认取值为false。 说明： 当数据集不包含inedge时，若directed=true，选择一个不依赖于Inedge的算法实现版本计算输出，性能会下降；若directed=false，会报错。
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,Nana” n 否 枚举满足过滤条件的圈的个数上限 Int [1,100000] 100 statistics 否 是否输出所有满足过滤条件的圈的个数 Boolean
产品优势 大规模 高效的数据组织，让您更有效的对百亿节点千亿边规模的数据进行查询与分析。 高性能 深度优化的分布式图形计算引擎，为您提供高并发、秒级多跳的实时查询能力。 查询分析一体 查询分析一体化，提供丰富的图分析算法，为关系分析、路径的规划、营销推荐等业务提供多样的分析能力。 简单易用
添加自定义操作 通过调用API的方式来添加自定义操作，支持您在界面上定义自己的快捷操作集。 操作步骤 在图引擎编辑器左侧的操作区内，单击“编辑”后，下方会出现“新增操作”的按钮，单击此按钮。 图1 新增操作 在弹出的新增操作框中填写以下参数： 自定义操作名称：填写名称，方便后续快速查找和使用。
是否带其他约束，取值为true或false，默认取值为true。 false：不带额外约束，即找到的共同邻居为起点集和终点集对应邻域的交集。 true，带额外约束，这里指找到的共同邻居不仅是起点集和终点集邻域的交集，同时共同邻居集合中的每个点都至少有2个以上邻居节点在起点集和终点集中。 响应参数 参数 类型
00000。 directed 否 Boolean 是否考虑边的方向。取值为true或false，默认值为false。 说明： 当数据集不包含inedge时，若directed=true，选择一个不依赖于Inedge的算法实现版本计算输出，性能会下降；当directed=false时，会报错。
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 * 空：边上的权重、距离默认为“1”。 * 字符串：对应的边上的属性将作为权重，当某边没有对应属性时，权重将默认为1。
Sets）可以得到两个点集合（群体集合）所共有的邻居（即两个群体临域的交集），直观的发现与两个群体共同联系的对象，如发现社交场合中的共同好友、消费领域共同感兴趣的商品、社区群体共同接触过的人，进一步推测两点集合之间的潜在关系和联系程度。 适用场景 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。
Amy”，个数不大于100000。 directed 否 Boolean 是否考虑边的方向。取值为true或false。默认取值为false。 说明： 当数据集不包含inedge时，若directed=true，选择一个不依赖于Inedge的算法实现版本计算输出，性能会下降；若directed=false，会报错。
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。利用样本间的关系建图，节点包括已标注和未标注数据，其边表示两个节点的相似度，节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数据就像是一个源头，可以对无标签数据进行标注，节点的相似度越大，标签越容易传播。
创建HyG图 功能介绍 创建一个HyG图。 GES持久化版的图计算依赖于HyG引擎，在执行算法之前需要创建HyG图，并将图数据库的数据同步到HyG引擎。 HyG组件当前通过白名单开放，请通过提交工单的方式申请。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}
增和BFS遍历顺序（temporal bfs算法），搜索周围与之相关联的点，输出对应各节点的到达时间以及和源起点之间的距离。具体操作步骤如下： 在左侧“动态图”操作区的“动态拓展”模块内填写参数： 开始和结束的时间以及属性值在上述章节时间轴设置中已经设置完成，如果要修改参数，单击
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