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关联预测算法(link_prediction) 功能介绍 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
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
连通分量(connected_component) 功能介绍 根据输入参数,执行连通分量(Connected Component)算法。 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
紧密中心度算法(closeness) 功能介绍 根据输入参数,执行紧密中心度算法。 紧密中心度算法(Closeness Centrality)计算一批节点到所有其他可达节点的最短距离的倒数,进行累积后归一化的值。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/h
三角计数算法(triangle_count) 功能介绍 根据输入参数,执行三角计数算法。 三角计数算法(Triangle Count)统计图中三角形个数。三角形越多,代表图中节点关联程度越高,组织关系越严密。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg
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
带过滤的n_paths算法(filtered_n_paths)(2.2.22) 概述 带过滤的n_paths算法是给定起始点source、目的点target、跳数k、路径数n、过滤条件filters,找出source和target间不多于n条的k跳无环路径。 算法名称:带过滤的n_paths
点集最短路(shortest_path_of_vertex_sets) 功能介绍 根据输入参数,执行点集最短路算法。 点集最短路(shortest_path_of_vertex_sets)用于发现两个点集之间的最短路径。 URI POST /ges/v1.0/{project_i
单点环路检测(single_vertex_circles_detection) 功能介绍 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
Bigclam算法(bigclam) 功能介绍 根据输入参数,执行BigClam算法。 BigClam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,其可以检测出图中的重叠社区。 URI POST /ges/v1.
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
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
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
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
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
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
点集共同邻居(common_neighbors_of_vertex_sets) 功能介绍 根据输入参数,执行点集共同邻居算法。 点集共同邻居(Common Neighbors of Vertex 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,
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