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HyG算法结果转存 功能介绍 用于将算法（jobId）的执行结果转存到OBS，供用户查看全量结果。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/jobs/{job_id}/export-result 表1 路径参数 参数 是否必选
HyG图数据同步 功能介绍 将图数据库的更新信息同步到HyG计算引擎。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/sync 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。
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
执行子图算法 概述 根据输入调整子图生成方式，在生成的子图上，执行特定算法。 URL POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/subgraphs/action?action_id=execute-algorithm 参数说明
最短路径（shortest_path） 功能介绍 根据输入参数，执行最短路径算法。 最短路径算法（Shortest Path）用以解决图论研究中的一个经典算法问题，旨在寻找图中两节点之间的最短路径。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
全对最短路径（all_pairs_shortest_paths） 功能介绍 根据输入参数，执行全对最短路径算法。 全对最短路径（all_pairs_shortest_paths）是寻找图中任意两点之间满足条件的最短路径。 URI POST /ges/v1.0/{project_i
聚类系数算法（cluster_coefficient） 功能介绍 根据输入参数，执行cluster_coefficient算法。 聚类系数算法（cluster_coefficient）用于计算图中节点的聚集程度。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/h
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值会相对较高。
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
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
使用流程 参考初始化参数获取参数并进行客户端初始化，下面以内存版的执行Cypher查询API为例，演示如何使用Java SDK。 获取图的名称和访问地址 登录GES服务控制台页面，在图管理页面获取图的名称（graphName）和访问地址（graphEndPoint），其中图的访问
使用流程 参考初始化参数获取参数并进行客户端初始化，以内存版的执行Cypher查询API为例，演示如何使用Python SDK。 获取图的名称和访问地址 登录GES服务控制台页面，在图管理页面获取图的名称（graphName）和访问地址（graphEndPoint），其中图的访问
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
导出过滤后的点(2.2.7) 功能介绍 导出满足过滤条件的点集合。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/vertices/action?action_id=export 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明
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
通过读取文件删除点边（2.2.15） 功能介绍 通过读取文件删除点边。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/action?action_id=delete-by-file 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明
批量删除边(2.1.9) 功能介绍 根据批量边的起点、终点以及索引，删除这些边。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/edges/action?action_id=batch-delete 表1 路径参数 参数 是否必选
批量删除边 功能介绍 根据批量边的起点、终点以及索引，删除这些边。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/edges/action?action_id=batch-delete 表1 路径参数 参数 是否必选 类型
导出图（1.0.5） 如果将导出的CSV文件下载到本地，默认会用系统的Excel软件打开（推荐使用文本编辑器打开）。如果数据中包含“+”、“-”、“=”、“@”等特殊字符，会被Excel解析为公式。为了保证系统安全，请打开文件时注意以下事项： 不要启用“启用动态数据交换服务器启动（不推荐）”配置。
OD中介中心度（od_betweenness） 功能介绍 根据输入参数，执行OD中介中心度算法。 OD中介中心度算法（od_betweenness）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。 URI POST /ges/v1.0/{p
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