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聚类系数算法（Cluster 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。
算法API 执行算法(1.0.0) 算法API参数参考 父主题： 内存版
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
算法API 最短路径（Shortest Path）(1.0.0) 点集最短路（Shortest Path of Vertex Sets）(1.0.0) 标签传播（Label Propagation）(1.0.0) Louvain算法(1.0.0) 父主题： 业务面API
String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 graph_name 是 String 图名称。 请求示例 执行指定算法，算法名字为pagerank，算法的权重系数为0.85，收敛精度为0.00001，最大迭代次数为1000，考虑边的方向。 POST http://{SERVER_URL}/ges/v1
服务支持使用哪些算法对图进行分析？ 为满足用户各种场景需求，图引擎服务提供了丰富的基础图算法、图挖掘算法和图指标算法。 支持在查询编辑器页面使用算法对图进行分析，当前支持的算法列表如下图所示。 表1 算法一览表 算法 介绍 PageRank算法 又称网页排名，是一种由搜索引擎根据
使用HyG算法分析图 GES服务为您提供了丰富的基础图算法、图分析算法和图指标算法，您可以使用图算法做关系分析等。 前提条件 前端创建持久化版图时，选择开启HyG计算引擎。 图1 HyG计算引擎 操作步骤 创建HyG图。 发送“POST /ges/v1.0/{project_id
topicrank算法（topicrank） louvain算法（louvain） Bigclam算法（bigclam） Cesna算法（cesna） infomap算法（infomap） 标签传播算法（label_propagation） 子图匹配算法（subgraph matching）
执行DSL算法 功能介绍 提供灵活的DSL帮助用户低成本设计并运行算法。DSL算法详细介绍请参考DSL语法说明。 DSL算法执行结束后，用户需使用HyG算法结果转存API将DSL执行结果转存到OBS上。转存之后，您可以通过stdout等文件查看算法结果，由于HyG图是分布式的，结果文件可能有多个，对应不同分区的结果。
算法结果TXT格式说明 表1 算法结果的txt格式 算法 支持程度 header content e.g. all_pairs_shortest_paths 本地，OBS # runtime: {runtime} # paths_number: {paths_number} # data_total_size:
算法API参数参考 算法公共参数 pagerank算法(1.0.0) personalrank算法(1.0.0) k核算法（kcore）(1.0.0) k跳算法（k_hop）(1.0.0) 共同邻居（common_neighbors）(1.0.0) 点集共同邻居(common_n
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。 设置动态时间范围参数： start=1646092800，end =1646170716，stime="startTime"，etime="endTime"。 设置temporal paths算法参数： source="Person00014"
自定义图分析算法编程示例 自定义SSSP算法 # 导入必要的包 from hyg.analytics.graph import load_base_graph from hyg.analytics.model import pregel_types, PregelModel #
当initial取值为“字符串”时，其中具有初始化标签的点的数量应大于0，小于点总数。 - 关于迭代次数（iterations）和收敛精度（convergence）参数如何调节，请参考迭代次数和收敛精度的关系。 表2 reponse_data参数说明 参数 类型 说明 community List 各
Boolean true或false。 false 表2 response_data参数说明 参数 类型 说明 paths List source节点和target节点之间所有的最短路径，格式： [[path1],[path2]] 其中，路径（path）的格式可参考：最短路径（Shortest
String 字符串：对应的点/边上的属性作为时间 - filterType 否 在点或边上过滤 String V：点上 E：边上 BOTH：点和边上 BOTH startTime 否 起始时间 String Date型字符串或时间戳 - endTime 否 终止时间 String Date型字符串或时间戳
自定义算法运行接口（当前支持Pregel编程模型） 在内置图分析算法不能满足用户需求的时候，HyG允许用户在Pregel编程模型中使用python语言实现自定义算法。其中，运行pregel自定义算法的接口是: BaseGraph.run_pregel(model:class, result_filter=None
ource_limit调节）。节点之间用逗号进行分割。 - alpha 否 权重系数，其值越大，步长越长。 Double 0~1，不包括0和1。 0.85 N 否 总的游走步数。 Integer 1~200000。 10000 nv 否 游走过程提前结束参数：候选推荐节点访问次数的最小值。
否 层数。 Integer 1~10 5 表2 response_data参数说明 参数 类型 说明 paths List source节点和target节点之间的路径，格式： [[path1],[path2]] 其中，路径（path）的格式可参考：最短路径（Shortest Path）。
算法API参数参考 算法公共参数 最短路径（shortest_path） 点集最短路（shortest_path_of_vertex_sets） 点集共同邻居(common_neighbors_of_vertex_sets) 父主题： 原生算法API
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