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parameters 参数 是否必选 类型 说明 source 是 String 输入路径的起点ID。 target 是 String 输入路径的终点ID，不等于source。 directed 否 Boolean 是否考虑边的方向。取值为true或false。 说明： false当前版本在有权图上不支持。
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
根据输入参数，执行单点环路检测算法。 单点环路检测（single_vertex_circles_detection）意在寻找图中的环路，环路上的点较好地体现了该点的重要性。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
时，用于显示错误码。 jobId String 执行算法任务ID。请求失败时，字段为空。 说明： 可以利用返回的jobId查看任务执行状态、获取算法返回结果，详情参考查询Job状态(1.0.0)。 jobType Integer 任务类型。请求失败时，字段为空。 请求示例 POST
请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 用于获取操作API的权限。获取方法请参见获取Token接口，响应消息头中X-Subject-Token的值即为Token。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 metadataPath
String 执行该异步任务的jobId。 说明： 可以查询jobId查看任务执行状态、获取返回结果，详情参考Job管理API。 图数据库中的悬空边（边存在，但是边的source节点或target节点不存在）不会同步到HyG引擎。 请求示例 图数据库的更新信息同步到HyG计算引擎
String 输入路径的起点ID。 directed 否 Boolean 是否考虑边的方向。取值为true或false。 说明： false当前版本在有权图上不支持。 当数据集不包含inedge时，若directed=true，选择一个不依赖于Inedge的算法实现版本计算输出，
d=true，选择一个不依赖于Inedge的算法实现版本计算输出，性能会下降；若directed=false，会报错。 weight 否 String 边上权重。取值为：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。
是否带其他约束，取值为true或false，默认取值为true。 false：不带额外约束，即找到的共同邻居为起点集和终点集对应邻域的交集。 true，带额外约束，这里指找到的共同邻居不仅是起点集和终点集邻域的交集，同时共同邻居集合中的每个点都至少有2个以上邻居节点在起点集和终点集中。 响应参数 参数 类型
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}
群节点的本地目录，需要通过"export-result"接口将全量结果写到obs才能访问。 "TRUNCATED"表示算法结果截断输出，当前只支持"JSON"这种格式。 对于存在默认值的参数，如果传参数值为null，按默认值处理。 响应示例 根据输入参数，执行指定算法，查询算法结
String 用户Token。 用于获取操作API的权限。获取方法请参见获取Token接口，响应消息头中X-Subject-Token的值即为Token。 表3 请求body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 import_path 是 String 待导入备份的OBS路径。 响应参数
说明 directed 否 Boolean 是否考虑边的方向。取值为true或false，默认值为false。 weight 否 String 边上权重。取值为：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。
时，用于显示错误码。 jobId String 执行算法任务ID。请求失败时，字段为空。 说明： 可以利用返回的jobId查看任务执行状态、获取算法返回结果，详情参考查询Job状态(1.0.0)。 jobType Integer 任务类型。请求失败时，字段为空。 请求示例 POST
String 执行算法任务ID。请求失败时，字段为空。 说明： 可以查询jobId查看任务执行状态、获取返回结果，详情参考Job管理API。 jobType Integer 任务类型。请求失败时，字段为空。 请求示例 在生成的子图上执行特定算法，算法名称为connected_compon
rue，选择一个不依赖于Inedge的算法实现版本计算输出，性能会下降；若directed=false，会报错。 weight 否 String 边上权重。取值为：空或字符串，默认值为空。 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。
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。 如果一个PageRank值很高的网页链接到其他网页，那么被链接到的网页的PageRank值会相应地提高。
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
Propagation）是一种基于图的半监督学习方法，其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系建图，节点包括已标注和未标注数据，其边表示两个节点的相似度，节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数据就像是一个源头，可以对无标签数据进行标注，节点的相似度越大，标签越容易传播。
k跳算法（k_hop） 功能介绍 根据输入参数，执行k跳算法。 k跳算法从起点出发，通过宽度优先搜索（BFS），找出k层与之关联的所有节点。找到的子图称为起点的“ego-net”。k跳算法会返回ego-net中节点及其个数。 URI POST /ges/v1.0/{project_i
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