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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。 URI
Node2vec算法通过调用word2vec算法，把网络中的节点映射到欧式空间，用向量表示节点的特征。 Node2vec算法通过回退参数 P 和前进参数 Q 来生成从每个节点出发的随机步，带有BFS和DFS的混合，回退概率正比于1/P，前进概率正比于1/Q。每个节点出发生成多个随机步，反映出网络的结构信息。
查询点详情 功能介绍 根据节点ID查询节点信息，返回节点详情，包括标签和属性等。 URI GET /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/vertices/detail?vertexIds={vertex_ids} 表1 路径参数 参数
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}/hyg/{graph_name}/algorithm 表1
单源最短路算法（sssp） 功能介绍 根据输入参数，执行单源最短路算法。 单源最短路算法是对于给定一个节点（称为源），给出从该源节点出发到其余各节点的最短路径长度。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
关联路径算法（n-Paths） 概述 关联路径算法（n-Paths）用于寻找图中两节点之间在k层关系内的n条路径。 适用场景 关联路径算法（n-Paths）适用于关系分析、路径设计、网络规划等场景。 参数说明 表1 关联路径算法（n-Paths）参数说明 参数 是否必选 说明 类型
批量点查 功能介绍 根据批量节点ID查询节点信息，返回这些节点的详情，包括标签和属性等。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/vertices/action?action_id=batch-query 表1 路径参数
查询点详情(1.0.0) 功能介绍 根据节点ID查询节点信息，返回节点详情，包括标签和属性等。 URI GET /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/vertices/detail?vertexIds={vertex_ids} 表1
批量点查(1.1.9) 功能介绍 根据批量节点ID查询节点信息，返回这些节点的详情，包括标签和属性等。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/vertices/action?action_id=batch-query
递归地计算各节点的重要性。与PageRank算法不同的是，为了保证随机行走中各节点的访问概率能够反映出用户的偏好，PersonalRank算法在随机行走中的每次跳转会以（1-alpha）的概率返回到source节点，因此可以基于source节点个性化地计算网络节点的相关性和重要性
HyG对缺失属性进行了默认处理支持。 seeds 否 String 节点ID，输入节点个数不大于100000。 当图较大时，运行精确betweenness较慢，可以设置seeds作为采样节点，进行近似运算，seeds节点越多越接近精确解。 k 否 Integer 采样个数，k不大于100000。
Shortest Paths） 概述 全最短路径算法（All Shortest Paths）用以解决图论研究中的一个经典算法问题，旨在寻找图中两节点之间的所有最短路径。 适用场景 全最短路径算法（All Shortest Paths）适用于路径设计、网络规划等场景。 参数说明 表1 全最短路径算法（All
result String 响应结果。成功时result值为success，失败时值为failed。 请求示例 根据批量节点ID删除节点，待删除的点ID数组为Vivian和46。 POST http://{SERVER_URL}/ges/v1.0/{project_id}/graphs
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，点属性列表为空，边属性列表的属性名称为“Rating”、label名称为“rate”。
result String 响应结果。成功时result值为success，失败时值为failed。 请求示例 根据批量节点ID删除节点，待删除的点ID数组为Vivian和46。 POST http://{SERVER_URL}/ges/v1.0/{project_id}/graphs
图解图计算技术
k跳算法（k-hop） 概述 k跳算法（k-hop）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中节点的个数。 适用场景 k跳算法（k-hop）适用于关系发现、影响力预测、好友推荐等场景。 参数说明 表1
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。 参数说明 无 使用说明 不考虑边的方向以及多边情况。 示例 单击运行，计算图的三角计数，JSON结果会展示查询结果区。
动态拓展（temporal_bfs） 功能介绍 指定某个起始节点id，结合消息传递时间递增和BFS遍历顺序（Temporal BFS算法），搜索周围与之相关联的点，输出对应各节点的到达时间，以及与源起点之间的距离。 图1 原理展示 URL POST /ges/v1.0/{proj
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_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
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