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repeat(out().hasLabel('rate')).until(has('movieid','1')).dedup() 响应示例 同步返回 状态码： 200 成功响应示例 { "data":{ "vertices":[ {
Centrality）参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 输入需要计算的节点ID String - - 示例 输入参数source=Lee，计算Lee节点的紧密中心度，JSON结果会展示在查询结果区。 父主题： 算法参考
适用场景 聚类系数算法（Cluster Coefficient）适用于衡量图的结构特性场景。 参数说明 无。 使用说明 不考虑多边情况。 示例 单击运行，计算图的聚类系数，JSON结果会展示在查询结果区。 父主题： 算法参考
source 是 节点的ID。 String - - directed 否 是否考虑边的方向。 Bool true或false true 示例 计算从Lee节点出发，到其余各节点的最短路径长度。 输入参数source=Lee，directed=true。 父主题： 算法参考
target 是 终点ID String - - directed 否 是否考虑边的方向 Bool true 或false，布尔型。 false 示例 输入directed=true, source="Alice", target="Jay", 同时添加边过滤条件labelName="f
输入路径的终点ID String - - directed 否 是否考虑边的方向 Bool true或false false 注意事项 无。 示例 输入参数source =Lee，target =Alice，directed=false。计算结果会展示在绘图区，JSON结果会展示在查询结果区。
是否考虑边的方向 Bool true或false false n 否 路径个数 Int 1~100 10 k 否 层数 Int 1~10 5 示例 输入参数source=Lee，target=Alice，n=10，k=5，directed=false，计算结果会展示在绘图区，JSON结果会展示在查询结果区。
k核算法（k-core）参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 k 是 核数。 算法会返回核数大于等于k的节点。 Int 大于等于0 - 注意事项 无。 示例 输入参数k=10，计算结果中核数大于等于10的节点组成的子图会展示在绘图区，节点颜色根据核数来区别，JSON结果会展示在查询结果区。 父主题：
} } ], "vertices": [ "tr_3" ] } 响应示例 同步返回 状态码： 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 { "data": { "edges": [
电影Paris, je taime以及Alice两个id作为sources时，写做:"Paris, je taime",Alice"。 示例 输入directed=true, sources= "Alice,Nana", targets= "Lily,Amy" , JSON结果会展示在结果区。
终点ID集合 String 标准csv格式，ID之间以英文逗号分隔，例如：“Mike,Amy”。 个数不大于100000。 - 注意事项 无。 示例 输入参数sources=Alice,Nana，targets=Mike,Amy，计算结果会展示在绘图区，JSON结果会展示在查询结果区。
String OUT，IN，ALL OUT 注意事项 k值越大，覆盖的点越广。 根据六度空间理论，社交网上6跳可以覆盖到所有人。 BFS按边搜索。 示例 需要在图引擎编辑器的算法区内，选定该算法进行操作。具体操作详见使用算法分析图。 计算从Lee节点出发三跳关系组成的子图。 输入参数k=3
Cypher支持参数化的查询。通过把查询语句中的数值、字符串等值类型提取为参数，加速查询的编译时间，提高查询速度。 以下提供几种参数化查询的示例： 参数化查询请求示例1： POST http://{SERVER_URL}/ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/action
Cypher支持参数化的查询。通过把查询语句中的数值、字符串等值类型提取为参数，加速查询的编译时间，提高查询速度。 以下提供几种参数化查询的示例： 参数化查询请求示例1： POST http://{SERVER_URL}/ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/action
Int 建议取1~100，包括1和100 10 iterations 否 迭代次数 Int 1~100，包括1和100 10 注意事项 无。 示例 输入参数 P=1，Q=0.3，dim=3，walkLength=20，walkNumber=10，iterations=40，得到每个节点的三维向量表示。
directed 否 是否考虑边的方向。 布尔型 true或false。 true num_thread 否 线程数。 正整数 1-40 4 示例 输入参数sources="20190110004349,20190129023326,20190107003294,20190129023391"，filtered
性时，权重将默认为“1” 说明： 边上权重应大于0。 weight 注意事项 Louvain算法只生成最后的社区结果，不保存层次化结果。 示例 输入参数coverage=0.00001，max_iterations=100，计算得到不同社区的子图会展示在绘图区，节点颜色根据不同社
当进行采样近似edge-betweenness运算时，seeds和k参数二选一输入即可，当两者同时输入时，默认以seeds节点作为采样节点运算，忽略k。 注意事项 无。 示例 输入参数weight=length, directed=true, seeds =Lee,Alice, JSON结果会展示在结果区。 父主题：
取值范围是：1-100000，默认值：100000 异步任务时： 取值范围是1-1000000，默认值: 1000000 100000/1000000 示例 输入directed=true, sources="Alice,Vivian", targets="Jay,Bonnie"， 同时添加边
“Paris, je taime”以及“Alice”两个ID作为sources时，写做："Paris, je taime",Alice" 示例 输入directed=true，sources= "Alice,Nana"，targets= "Lily,Amy" ，JSON结果会展示在查询结果区。
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