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回滚事务 功能介绍 回滚事务。 URI DELETE /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/transaction/{commit} 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。
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:
执行Cypher查询 功能介绍 Cypher是一种被广泛使用的声明式图数据库查询语言，使用Cypher语句可以查询GES中的数据，并返回结果。当前的Cypher实现中使用了图的统计信息，目前Cypher查询编译过程中使用了基于label的点边索引，如需正常使用Cypher，请先参考Cypher预置条件构建索引。
客户端初始化 认证方式 客户端连接参数 父主题： Java SDK
客户端初始化 根据不同的认证方式，客户端初始化有三种方式，可根据需要选择其中一种。 客户端初始化时可根据需要进行HTTP配置，具体可参考。 认证方式 客户端连接参数 父主题： Python SDK
基本操作和兼容性 基本操作 操作名 Cypher语句 查点 match (n) return n 查边 match (n)-[r]->(m) return n, r, m 查路径 match (n:user)-[r]->(m:movie)-->(s:series) return n
算法公共参数 请求参数 表1 请求Body参数说明 参数 是否必选 类型 说明 algorithmName 是 String 算法名字，详见具体的各个算法。 parameters 否 Object 算法参数。详情请参考各算法参数描述。 output 否 Object 结果输出参数。具体请见表2。
算法公共参数 算法请求示例 { "algorithmName":"XXX", "parameters":{ ... } } 请求参数 表1 Body参数说明 参数 是否必选 类型 说明 algorithmName 是 String 算法名字。 取值范围（以下显示的均为算法实际调用时的名称）：
Pregel编程接口 用户在实现UserPregelAlgorithm中的方法init和compute时主要依赖于PregelContext对象，该对象提供如下API： 表1 PregelContext API 方法和属性 描述 说明 ext_id(nid)->int 获取当前点
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。
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
执行事务Cypher 功能介绍 执行事务Cypher。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/transaction/{commit} 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是 String
认证方式 根据不同的认证方式，客户端初始化有三种方式，可根据需要选择其中一种。 AK/SK认证 参数ak、sk、regionCode和graphEndpoint如何填写见初始化参数获取。 import com.huawei.ges.graph.v1.GESGraphClient;
支持的表达式，函数及过程 表达式 Cypher查询支持多种的表达式，可以组合成丰富的过滤条件，目前支持的表达式如下： 运算类型 表达式 举例&备注 逻辑运算 and match (n:user) where n.age='Under 18' and n.gender='F' return
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
中介中心度算法（betweenness） 功能介绍 根据输入参数，执行中介中心度算法。 中介中心度算法（Betweenness Centrality）以经过某个节点的最短路径数目来刻画节点重要性的指标。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{g
topicrank算法（topicrank） 功能介绍 根据输入参数，执行TopicRank算法。 TopicRank算法12345热线多维度话题排序算法之一，适用于政务12345热线投诉话题排序。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
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
认证方式 AK/SK认证 参数ak、sk、regionCode和graphEndpoint如何填写见初始化参数获取。 import os from gesgraphsdk.v1.aksk_credentials import GesGraphAkSkCredentials from
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.
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