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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。 说明： 边上权重应大于0。 - directed 否 是否考虑边的方向。 Boolean true或false。 false timeWindow 否 用于进行时间过滤的时间窗 Object 具体请参见表2。
边没有对应属性时，权重将默认为1。 说明： 边上权重应大于0。 - OD 否 起点终点对 String 标准csv格式，起点和终点以英文逗号分隔，各起点和终点对之间以换行符“\n”分隔，例如：“Alice,Nana\nLily,Amy”。 - seeds 否 热点事件发生地的节点ID
终点ID集合，多个节点ID以逗号分隔（即，标准CSV输入格式） String target节点的个数不超过10000个。 - directed 否 是否考虑边的方向 Boolean true 或false，布尔型。 false cutoff 否 最大长度 Integer 1-100 6 path_limit
Edge-betweenness Centrality算法参数说明 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 * 空：边上的权重、距离默认为“1”。
Shortest Paths）是寻找图中任意两点之间满足条件的最短路径。当前，考虑到实际应用场景，此算法需要用户指定起点集（sources）和终点集（targets），本算法将返回起点集合到终点集合之间满足条件的两两全最短路径。 适用场景 带过滤全对最短路径（Filtered All
对之间以换行符“\n”分隔，点与sample中点相对应，例如:“1,BP\n2,FBP\n3,CP”。 directed 否 是否考虑图的方向 Bool true或false,默认true。 n 否 限制寻找的子图的个数的上限 Int [1,100000]，默认为100。 batch_number
Double 0~1，不包括0和1 0.85 convergence 否 收敛精度 Double 0~1，不包括0和1 0.00001 max_iterations 否 最大迭代次数 Int 1~2000 1000 directed 否 是否考虑边的方向 Bool true或false
标准csv格式，ID之间以英文逗号分隔，例如：“Alice,Nana”。 个数不大于100000。 - directed 否 是否考虑边的方向 Bool true或false false timeWindow 否 用于进行时间过滤的时间窗 Json 具体请参见表2。 - 表2 timeWindow参数说明
Betweenness Centrality算法参数说明 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 * 空：边上的权重、距离默认为“1”。
逗号分隔。 表2 遍历步骤说明 遍历步骤 说明 outV out方向邻居点。 inV in方向邻居点。 bothV out,in方向邻居点。 outE out方向边。 inE in方向边。 bothE both方向边。 otherV 邻点。 表3 过滤条件说明 过滤条件 说明 has(key)
对之间以换行符“\n”分隔，点与sample中点相对应，例如：“1,BP\n2,FBP\n3,CP”。 directed 否 是否考虑图的方向 Boolean true或false,默认true。 n 否 限制寻找的子图的个数的上限 Integer [1,100000]，默认为100。
是 输入路径的起点ID String - - target 是 输入路径的终点ID String - - directed 否 是否考虑边的方向 Bool true或false false weight 否 边上权重 String 空或字符串 空：边上的权重、距离默认为“1”。 字
ource_limit调节）。节点之间用逗号进行分割。 - alpha 否 权重系数，其值越大，步长越长。 Double 0~1，不包括0和1。 0.85 N 否 总的游走步数。 Integer 1~200000。 10000 nv 否 游走过程提前结束参数：候选推荐节点访问次数的最小值。
Double 0~1，不包括0和1 0.85 convergence 否 收敛精度 Double 0~1，不包括0和1 0.00001 max_iterations 否 最大迭代次数 Int 1~2000 1000 directed 否 是否考虑边的方向 Bool true或false
一步推测两个节点之间的潜在关系和相近程度。 连通分量（Connected Component） 连通分量代表图中的一个子图，当中所有节点都相互连接。考虑路径方向的为强连通分量（strongly connected component），不考虑路径方向的为弱连通分量（weakly connected
权重将默认为1。 说明： 边上权重应大于0。 - OD_pairs 否 起点终点节点对 String 标准csv格式，起点和终点以英文逗号分隔，各起点和终点节点对之间以换行符“\n”分隔，例如：“Alice,Nana\nLily,Amy”。 - seeds 否 热点事件发生地的节点ID
左值，具体格式见表 leftvalue元素格式。 predicate 是 String 表示过滤类型，支持的操作如下： 逻辑运算：&和|； 注意：leftvalue和rightvalue必须嵌套使用property_filter，且仅逻辑运算支持嵌套。 比较运算：=, !=, >, >=,
图名称。 请求示例 执行指定算法，算法名字为pagerank，算法的权重系数为0.85，收敛精度为0.00001，最大迭代次数为1000，考虑边的方向。 POST http://{SERVER_URL}/ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/action
String 节点label - directed 否 是否考虑边的方向。 Bool true 或false true alpha决定跳转概率系数，也称为阻尼系数，是算法内的计算控制变量。 注意事项 结束条件中，nv和np越小，实时推荐算法（Real-time Recommendation）提前结束越快。
graph_name 是 String 图名称。 请求示例 查询路径详情，需要查询的路径分别为Ray，Lethal Weapon和Alice，不设置查询方向。 post http://{SERVER_URL}/ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/paths/action
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