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边中介中心度（edge_betweenness） 功能介绍 根据输入参数，执行边中介中心度算法。 边中介中心度算法（edge_betweenness）以经过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/{project_id}/hyg/{graph_name
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
批量更新点属性(2.1.10) 功能介绍 批量更新点属性。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/vertices/properties/action?action_id={actionId} 表1 路径参数 参数
动态拓展（temporal_bfs） 功能介绍 指定某个起始节点id，结合消息传递时间递增和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，以及与源起点之间的距离。 图1 原理展示 URL POST /ges/v1.0/{project_id
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
带一般过滤条件最短路径（filtered_shortest_path）(2.2.4) 请求 参数说明 表1 parameters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
批量添加点 功能介绍 批量添加点。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/vertices/action?action_id=batch-add 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是
查询边详情 功能介绍 根据边的起点、终点以及索引，查询边的详细信息，返回边上的标签和属性等。 URI GET /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/edges/detail?source={sourceVertex}&target={
批量添加点(2.1.16) 功能介绍 批量添加点。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/vertices/action?action_id=batch-add 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id
批量更新边属性 功能介绍 批量更新边属性。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/edges/properties/action?action_id={actionId} 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明
查询图元数据详情 功能介绍 查询图的元数据详情。 URI GET /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/schema 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
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
批量更新边属性(2.1.10) 功能介绍 批量更新边属性。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/edges/properties/action?action_id={actionId} 表1 路径参数 参数 是否必选
更新label 功能介绍 持久化版版本更新label的方式为全量覆盖。更新label只影响之后创建的点边，不影响已存在的点边。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/schema?label={labelName}
k跳算法（k_hop） 功能介绍 根据输入参数，执行k跳算法。 k跳算法从起点出发，通过宽度优先搜索（BFS），找出k层与之关联的所有节点。找到的子图称为起点的“ego-net”。k跳算法会返回ego-net中节点及其个数。 URI POST /ges/v1.0/{project_id
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
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。
全最短路（all_shortest_paths） 功能介绍 根据输入参数，执行全最短路算法。 全最短路（all_shortest_paths）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所有的最短路径。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}
点集全最短路（all_shortest_paths_of_vertex_sets） 功能介绍 根据输入参数，执行点集全最短路算法。 点集全最短路（all_shortest_paths_of_vertex_sets）用于发现两个点集之间的所有最短路径。 URI POST /ges/v1.0
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/{project_id
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