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节点的“Closeness Centrality”越大，其在所在图中的位置越靠近中心。 适用场景 紧密中心度算法（Closeness Centrality）适用于社交网络中关键节点发掘等场景。
三角计数算法（Triangle Count） 概述 三角计数算法（Triangle Count）统计图中三角形个数。三角形越多，代表图中节点关联程度越高，组织关系越严密。 适用场景 三角计数算法（Triangle Count）适用于衡量图的结构特性场景。
- k 否 采样个数 Integer 当图较大时，运行betweenness较慢，可以设置k，算法将从图中随机选取k各点，进行采样运算，k值越大约接近准确解。k不大于100000。
适用场景 度数关联度算法（Degree Correlation）适用于衡量图的结构特性场景。 参数说明 无。 示例 单击运行，计算图的度数关联度，JSON结果会展示在查询结果区。 父主题： 算法参考
聚类系数算法（Cluster Coefficient）用于计算图中节点的聚集程度。 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。
索引操作API 新建索引(1.1.6) 删除索引(1.1.6) 查询索引(1.1.6) 父主题： 内存版
Gremlin操作API 执行Gremlin查询(1.0.0) 父主题： 内存版
点操作API 批量添加点(2.1.9) 父主题： 业务面API
备份管理API 查看所有备份列表(1.0.0) 查看某个图的备份列表(1.0.0) 新增备份(1.0.0) 删除备份(1.0.0) 导出备份（2.3.16） 导入备份（2.3.16） 获取备份下载链接（2.4.3） 父主题： 管理面API（V2）
Java SDK 客户端初始化 使用流程 Java SDK样例参考 父主题： 使用业务面SDK
Python SDK 客户端初始化 使用流程 Python SDK样例参考 父主题： 使用业务面SDK
获取初始化参数 表1 初始化参数 参数名 是否必填 参数说明 来源 graphEndPoint 是 图的访问地址 GES控制台的“图管理”页面，待访问图对应的“内网访问地址”或“公网访问地址”。
索引操作API 新建索引 删除索引 查询索引 批量新建索引 父主题： 持久化版
OD中介中心度（OD-betweenness Centrality） 概述 OD中介中心度算法（OD-betweenness Centrality）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。 适用场景 可用作社交、风控等网络中“中间人”
点操作API 点过滤查询(1.0.0) 查询点详情(1.0.0) 添加点(1.0.6) 删除点(1.0.6) 更新点属性(1.1.6) 批量点查(1.1.9) 批量添加点(2.1.16) 批量删除点(2.1.9) 批量更新点属性(2.1.10) 添加点label(1.1.6) 删除点
边操作API 添加边(1.0.6) 批量添加边(2.1.9) 父主题： 业务面API
OBS对象名约束 图引擎服务支持的OBS对象名支持以下字符： 字母数字字符 0-9 a-z A-Z 特殊字符 !
计算结果中的top节点组成的子图会展示在绘图区，节点大小根据最终的score值的大小来区别，JSON结果会展示在查询结果区。 父主题： 算法参考
任务中心API 查询Job状态(1.0.0)-管理面 查询任务中心(1.1.8) 父主题： 管理面API（V2）
自定义操作API 执行自定义操作 父主题： 内存版
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