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response_data参数说明 参数 类型 说明 Max_WCC_size Integer 最大连通分量中节点的个数 Max_WCC_id String 最大连通分量对应的连通集合ID community List 各节点对应的连通集合(community)，格式：[{vertexId:communityId}
类型 取值范围 默认值 directed 否 是否考虑边的方向 Boolean true或者false true weight 否 边上权重 String 空或字符串 * 空：边上的权重、距离默认为“1”。 * 字符串：对应的边上的属性将作为权重，当某边没有对应属性时，权重将默认为1。
} ] } 添加边时的平行边处理策略： 通过cypher添加边的时候，允许添加重复边，此处的重复边的定义为<源点，终点>相同的两条边。 添加无label的边的方法： 通过Cypher添加边时必须指定label，所以指定待添加边的label为默认值”__DEFAULT__”即可，例如create
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。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
是否考虑边的方向。取值为true或者false，默认值为true。 weight 否 String 边上权重，取值为空或字符串。 当某边没有对应属性时，权重将默认为1。 空：边上的权重、距离默认为“1"。 字符串：对应的边上的属性将作为权重。 说明： 不支持对缺失属性值的默认处理，会直接报错。
判断左值（标签、id、属性值）是否在右值（必须是array类型）中，和内存版的左值和右值是否有交集的语义有区别。 不支持CONTAIN、NOTCONTAIN、SUBSET等集合运算。 匹配：右值是左值的PREFIX（前缀）、NOTPREFIX（非前缀）、 SUFFIX（后缀）、N
2000]，默认值为100。 weight 否 String 边上权重，取值为空或字符串， 当图中的边没有配置该属性时，算法会报错。 空：边上的权重、距离默认为“1"。 字符串：对应的边上的属性将作为权重。 OD_pairs和seeds参数二选一，当OD_pairs和seeds同时输
ertiesSample 批量更新边属性 ExportFilteredEdgesSample 导出过滤后的边 DeleteFilteredEdgesSample 删除过滤后的边 父主题： 内存版样例
图操作 代码样例文件路径 代码样例文件名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.graphoperation ImportGraphSample 导入图 ExportGraphSample 导出图 ClearGraphSample
索引操作 代码样例文件路径 代码样例文件名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.index ListIndicesSample 查询索引 CreateIndexSample 新建索引 DeleteIndexSample 删除索引
索引操作 代码样例文件路径 代码样例文件名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.index ListIndicesSample 查询索引 CreateIndexSample 新建索引 DeleteIndexSample 删除索引
Job管理 代码样例文件路径 代码样例文件名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.job ShowJobSample 查询Job状态 DeleteJobSample 取消Job ExportJobResultSample 导出Job返回结果到文件
1~200，包括1和200。 50 walkLength 否 随机步长。 Integer 建议取1~100，包括1和100。 40 walkNumber 否 每个节点的随机步长数。 Integer 建议取1~100，包括1和100。 10 iterations 否 迭代次数。 Integer 1~100，包括1和100。
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/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
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/v1.0/{project_id}
持久化版样例 点操作 边操作 元数据操作 索引操作 算法 图统计 图操作 Job管理 父主题： Java SDK样例参考
DeleteVertexLabelSample 删除点label ExportFilteredVertexsSample 导出过滤后的点 DeleteFilteredVertexsSample 删除过滤后的点 父主题： 内存版样例
持久化版样例 点操作 边操作 元数据操作 索引操作 算法 图统计 图操作 Job管理 父主题： Python SDK样例参考
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}/hyg/{graph_name}/algorithm
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/{project_id}/
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