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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
OD中介中心度（od_betweenness）（2.2.4） 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 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
OD中介中心度（od_betweenness） 功能介绍 根据输入参数，执行OD中介中心度算法。 OD中介中心度算法（od_betweenness）在已知一系列OD出行计划前提下，以经过某个点/某条边的最短路径数目来刻画边重要性的指标。 URI POST /ges/v1.0/{p
成后单击“确定”进行删除。 图4 删除快照 更多：包含下载和下载缩略图。 下载：将快照的JSON文件进行下载，保存到本地。 下载缩略图：以图片形式下载快照保存到本地。 删除图会将存储的快照一起删除，所以删除图前请先下载快照。 导入快照 可将之前下载的快照进行导入，一次只能导入一个快照。
如果您持有多个到期日不同的图实例时，可以将到期日统一设置到一个日期，便于日常管理和续费。 图5展示了用户将两个不同时间到期的资源，同时续费一个月，并设置“统一到期日”后的效果对比。 图5 统一到期日 更多关于统一到期日的规则请参见如何设置统一到期日。 父主题： 续费
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/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
目前全文索引特性只在持久化版规格版本中支持。 索引创建后需要等待30秒索引同步时间，同步完成后Cypher查询才可以利用索引进行加速。 索引特性对比 特性 模糊查询 速度 灵活度 复合索引 不支持 快速 仅限于固定组合属性键。 全文索引 支持 比复合慢 可以任意组合属性键。 URI POST /ges/v1
方向： OUT：沿出边跳 IN：沿入边跳 ALL：双向跳 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。
是否离线导入，取值为true或者false，默认取false。 true 表示离线导入，导入速度较快，但导入过程中图处于锁定状态，不可读不可写。 false 表示在线导入，相对离线导入，在线导入速度略慢，但导入过程中图并未锁定，可读不可写。 edgesetPath、vertexsetPath、schemaPath、
一个字段，如字段中含有分隔符或者换行等。 offline 否 Boolean 是否离线导入，取值为false。 false表示在线导入，相对离线导入，在线导入速度略慢，但导入过程中图并未锁定，可读不可写。 obsParameters 是 Object Obs相关参数。 表3 parallelEdge参数类型
是否离线导入，取值为true或者false，默认取false。 true 表示离线导入，导入速度较快，但导入过程中图处于锁定状态，不可读不可写。 false 表示在线导入，相对离线导入，在线导入速度略慢，但导入过程中图并未锁定，可读不可写。 表4 parallel_edge 参数 是否必选 参数类型 描述 action
是否离线导入，取值为true或者false，默认取false。 true 表示离线导入，导入速度较快，但导入过程中图处于锁定状态，不可读不可写。 false 表示在线导入，相对离线导入，在线导入速度略慢，但导入过程中图并未锁定，可读不可写。 obsParameters 是 Object Obs相关参数。 表3 obsParameters参数类型
据和监控视图。 当图例处于运行中、导入中、导出中、清空中状态，才能执行查看监控数据操作，除此外的其他状态图无法在云监控中查看其监控指标。当在线服务再次启动或恢复后，即可正常查看。 查看监控数据 登录管理控制台。 在左侧导航栏中选择“图管理”，单击图管理操作列中的“更多 > 查看监
“覆盖之前的重复边”：表示起点和终点之间有多条边时，仅保留最后读入的那条边。 “重复边忽略Label”：忽略label时，表示边的起点、终点相同即为重复边。 导入类型：包括“在线导入”和“离线导入”。 持久化版图支持多图管理需要选择图名称，不支持导入类型。 边数据集和点数据集当前仅支持英文路径和文件夹格式。 目前只
DegreeCorrelationSample 度数关联度 TriangleCountSample 三角计数 ClusterCoefficientSample 聚类系数 BetweennessSample 中介中心度算法 EdgeBetweennessSample 边中介中心度 OdBetweennessSample
2.21) 度数关联度（degree_correlation）(1.0.0) 三角计数（triangle_count）(1.0.0) 聚类系数（cluster_coefficient）(1.0.0) 紧密中心度（closeness）(1.0.0) 中介中心度算法（betweenness）(2
Component） 度数关联度算法（Degree Correlation） 三角计数算法（Triangle Count） 聚类系数算法（Cluster Coefficient） 中介中心度算法（Betweenness Centrality） 边中介中心度（Edge-betweenness
连通分量（connected_component） 三角计数算法（triangle_count） 紧密中心度算法（closeness） 中介中心度算法（betweenness） 边中介中心度（edge_betweenness） OD中介中心度（od_betweenness） 单点环路检测（single_verte
查询Schema详情 301 添加Label 302 修改Label 303 查询Label 304 修改属性 400 查询图详情 401 清空图 402 在线增量导入图 403 创建图 405 删除图 406 导出图 407 filtered_khop 408 查询路径详情 409 离线增量导入图
Louvain算法 概述 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。 适用场景 Louvain算法适用于社团发掘、层次化聚类等场景。 参数说明 表1 Louvain算法参数说明
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