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HyG对缺失属性进行了默认处理支持。 seeds 否 String 节点ID，输入节点个数不大于100000。 当图较大时，运行精确betweenness较慢，可以设置seeds作为采样节点，进行近似运算，seeds节点越多越接近精确解。 k 否 Integer 采样个数，k不大于100000。
如果您的应用要求实例之间的网络延时较低，则建议您将资源创建在同一可用区内。 区域和终端节点 当您通过API使用资源时，您必须指定其区域终端节点。有关区域和终端节点的更多信息，请参阅图引擎服务的地区和终端节点。 父主题： 其他问题
查看实时请求 功能介绍 查看当前主节点上的实时请求。 当前仅返回正在运行的cypher查询。 URI GET /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/om/real-time-queries 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明
GES基于属性图（Property graph）模型导入图数据，一个属性图是由点、边、标签（Label）和属性（Property）组成的有向图。 点又称作节点（Node），边又称作关系（Relationship），点和关系是最重要的实体。 图数据模型中的点代表实体，如交通网络中的车辆、通信网络中
请求什么类型的操作。 GET：请求服务器返回指定资源。 PUT：请求服务器更新指定资源。 POST：请求服务器新增资源或执行特殊操作。 DELETE：请求服务器删除指定资源，如删除对象等。 HEAD：请求服务器资源头部。 PATCH：请求服务器更新资源的部分内容。当资源不存在的时
请求什么类型的操作。 GET：请求服务器返回指定资源。 PUT：请求服务器更新指定资源。 POST：请求服务器新增资源或执行特殊操作。 DELETE：请求服务器删除指定资源，如删除对象等。 HEAD：请求服务器资源头部。 PATCH：请求服务器更新资源的部分内容。当资源不存在的时
k跳算法（k-hop） 概述 k跳算法（k-hop）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中节点的个数。 适用场景 k跳算法（k-hop）适用于关系发现、影响力预测、好友推荐等场景。 参数说明 表1
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。 URI POST /ges/v1.0/{p
基于策略的授权是一种更加灵活的授权方式，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。例如：针对GES服务，用户能够控制IAM用户仅能对某一类云服务器资源进行指定的管理操作。 GES支持的API授权项请参见《权限策略和授权项》。。 “GES ReadOnlyAccess”属于策略。 示例流程
sources 是 起点ID集合，多个节点ID以逗号分隔（即，标准CSV输入格式） String source节点的个数不超过10000个。 - targets 是 终点ID集合，多个节点ID以逗号分隔（即，标准CSV输入格式） String target节点的个数不超过10000个。 -
String Date型字符串或时间戳 - 注意事项 最短路径算法（Shortest Path）只返回一条最短路径。 示例 计算从Lee节点到Alice节点的一条最短路径。 输入参数source=Lee，target=Alice，weight=weights，directed=fals
理，对k跳过程进行逐层过滤，列出满足过滤条件的第k跳节点或边。Filtered-query接口说明可参考Filtered-query API。 在图引擎编辑器左侧探索区的“路径拓展”模块内，填写以下参数： 路径起点：查询起始节点ID列表。有以下几种方法可以查询： 框选点的方式：画布上已经有点的情况下，
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
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/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
Coefficient） 概述 聚类系数表示一个图中节点聚集程度的系数。在现实的网络中，尤其是在特定的网络中，由于相对高密度连接点的关系，节点总是趋向于建立一组严密的组织关系。聚类系数算法（Cluster Coefficient）用于计算图中节点的聚集程度。 适用场景 聚类系数算法（Cluster
共同邻居算法（Common Neighbors）是一种常用的基本图分析算法，可以得到两个节点所共有的邻居节点，直观地发现社交场合中的共同好友、以及在消费领域共同感兴趣的商品，进一步推测两个节点之间的潜在关系和相近程度。 适用场景 共同邻居算法（Common Neighbors）适用于电商、社交等多领域的推荐场景。
times 否 以相同的过滤条件查询的层数 Integer [1,10] 1 第一层的过滤条件是对初始节点的过滤，因此仅vertex_filter参数有效。 最后一层的点过滤条件也是对初始节点的过滤。 环路的长度范围是 3-10，因此过滤层数是 4-11 层。 表3 response_data
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}/algorithm
errorCode String 系统提示信息。 执行成功时，字段可能为空。 执行失败时，用于显示错误码。 jobId String 查询节点任务ID。请求失败时字段为空。 说明： 可以查询jobId查看任务执行状态、获取返回结果，详情参考查询Job状态(1.0.0)-业务面。 jobType
temporal paths算法，返回距离最短的时序路径 foremost：运行foremost temporal paths算法，返回尽可能早的到达目标节点的时序路径 fastest：运行fastest temporal paths算法，返回耗费时间最短的时序路径 表4 dynamicRange
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