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infomap算法（infomap） 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
k核算法（k-core） 概述 k核算法（k-core）是图算法中的一个经典算法，用以计算每个节点的核数。其计算结果是判断节点重要性最常用的参考值之一，较好的体现了节点的传播能力。 适用场景 k核算法（k-core）适用于社区发现、金融风控等场景。 参数说明 表1 k核算法（k-core）参数说明
Bigclam算法（bigclam） 功能介绍 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.
topicrank算法（topicrank）(2.2.20) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 sources 是 节点的ID，支持多点输入，csv格式，逗号分割。 String 当前仅支持少于等于100000个 id输入。 - actived_p
Node2vec算法 概述 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
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
共同邻居算法（Common Neighbors） 概述 共同邻居算法（Common Neighbors）是一种常用的基本图分析算法，可以得到两个节点所共有的邻居节点，直观地发现社交场合中的共同好友、以及在消费领域共同感兴趣的商品，进一步推测两个节点之间的潜在关系和相近程度。 适用场景
单源最短路算法（SSSP） 概述 单源最短路算法（SSSP）计算了图论中的一个经典问题，给出从给定的一个节点（称为源节点）出发到其余各节点的最短路径长度。 适用场景 单源最短路算法（SSSP）适用于网络路由、路径设计等场景。 参数说明 表1 单源最短路算法（SSSP）参数说明 参数
personalrank算法（personalrank） 功能介绍 根据输入参数，执行personalrank算法。 PersonalRank算法又称Personalized PageRank算法。该算法继承了经典PageRank算法的思想，利用图链接结构来递归计算各节点的重要性
标签传播算法（Label Propagation） 概述 标签传播算法（Label 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
n_paths算法（n_paths） 功能介绍 根据输入参数，执行n_paths算法。 n_paths算法用于寻找图中两节点之间在层关系内的n条路径。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm 表1 路径参数
pagerank算法 功能介绍 根据输入参数，执行PageRank算法。 PageRank算法又称网页排名算法，是一种由搜索引擎根据网页（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。
关联预测算法（link_prediction） 功能介绍 根据输入参数，执行link_prediction算法。 关联预测算法（link_prediction）给定两个节点，根据Jaccard度量方法计算两个节点的相似程度，预测节点之间的紧密关系。 URI POST /ges/v1
最短路径算法（Shortest Path） 概述 最短路径算法（Shortest Path）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最短路径。 适用场景 最短路径算法（Shortest Path）适用于路径设计、网络规划等场景。 参数说明 表1 最短路径算法（Shortest
louvain算法（louvain）(2.2.1) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 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。 Integer
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/{p
子图匹配算法（subgraph matching） 功能介绍 根据输入参数，执行subgraph matching算法。 子图匹配（subgraph matching）算法的目的是在一个给定的大图里面找到与一个给定小图同构的子图，这是一种基本的图查询操作，意在发掘图重要的子结构。
component）。连通分量算法（Connected Component）计算得到的是弱连通分量。 参数说明 无。 示例 单击运行，计算各个节点所属的连通分量，JSON结果会展示在查询结果区。 父主题： 算法参考
topicrank算法（topicrank） 功能介绍 根据输入参数，执行TopicRank算法。 TopicRank算法12345热线多维度话题排序算法之一，适用于政务12345热线投诉话题排序。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
k核算法（kcore）(1.0.0) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 k 是 核数。 算法会返回核数大于等于k的节点。 Integer 大于等于0。 - 表2 response_data参数说明 参数 类型 说明 coreness
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