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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
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
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
Single-Vertex-Circles-Detection算法参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 被包含节点ID。 String - - min_circle_length 否 最小圈长 Int [3,15] 3 max_circle_length
String 群体内包含的节点id，最多输入100000个节点。 temporal_vertex 否 Boolean 是否对节点执行群体演化，默认为false。 响应参数 表6 响应参数说明 参数 是否必选 类型 说明 errorMessage 否 String 系统提示信息，执行成功时
表7 响应Body参数说明 参数 类型 说明 errorMessage String 系统提示信息。 执行成功时，字段可能为空。 执行失败时，用于显示错误信息。 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
在算法分析区，你可以选择算法，并设置参数。 图引擎服务支持的算法如算法一览表所示，详细算法介绍请参见算法参考。 图1 设置算法参数 对于用source（节点ID） 和target参数进行查询的算法，例如personalrank算法，k跳算法，最短路径算法等，支持按照属性查询点。当前该功能只支持图规格为内存版的图使用。
度数关联度算法（Degree Correlation）计算所有边上起点和终点度数之间的Pearson关联系数，常用来表示图中高度数节点是否和高度数节点相连。 适用场景 度数关联度算法（Degree Correlation）适用于衡量图的结构特性场景。 参数说明 无。 示例 单击运
errorMessage String 系统提示信息。 执行成功时，字段可能为空。 执行失败时，用于显示错误信息。 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。 jobType
表4 响应Body参数说明 参数 类型 说明 errorMessage String 系统提示信息。 执行成功时，字段可能为空。 执行失败时，用于显示错误信息。 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
动态拓展 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
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}/hyg/{graph_name}/algorithm
游走过程提前结束参数：候选推荐节点访问次数的最小值。 说明： 对于一个节点，如果其在随机游走过程被访问到，且被访问到的次数达到“nv”，则该节点将记入候选推荐的节点。 Int 1~10 5 np 否 游走过程提前结束参数：候选推荐节点个数。 说明： 若某个source节点的候选推荐节点达到“np”
算法的思想，利用图链接结构来递归计算各节点的重要性。与PageRank算法不同的是，为了保证随机行走中各节点的访问概率能够反映出用户的偏好，PersonalRank算法在随机行走中的每次跳转会以（1-alpha）的概率返回到source节点。 URI POST /ges/v1.0
K字节。 计算类型 计算类型。 弹性云服务器：是具有完整硬件、操作系统、网络功能，并且运行在一个完全隔离环境中的计算机系统。 CPU架构 CPU架构：目前支持“X86计算”和“鲲鹏计算”架构。 图规格（边数） 以边为单位，根据用户当前的配额，系统会提示可创建的图的数量以及边数。
构来递归计算各节点的重要性。与PageRank算法不同的是，为了保证随机行走中各节点的访问概率能够反映出用户的偏好，PersonalRank算法在随机行走中的每次跳转会以（1-alpha）的概率返回到source节点，因此可以基于source节点个性化地计算网络节点的相关性和重要
如果要修改参数，单击画布左下方进行设置，在时间轴设置框内填写，此处不可填写。 source：指定单个节点作为起始节点ID。 targets：终点节点ID集合（可设置多个终点节点ID）。 k：拓展深度，表示要拓展的最大级数，取值范围为1-100，默认值为3。 strategy：运
连通分量算法（Connected Component） 概述 连通分量代表图中的一个子图，当中所有节点都相互连接。考虑路径方向的为强连通分量（strongly connected component），不考虑路径方向的为弱连通分量（weakly connected compone
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