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否 查询的起始节点ID集合 String - 标准csv格式，ID之间以英文逗号分隔，例如：["Alice","Nana"] n 否 枚举的满足过滤条件的圈的个数的上限 Integer [1,100000] 100 statistics 否 是否输出所有满足过滤条件的圈的个数 Boolean
Coefficient） 概述 聚类系数表示一个图中节点聚集程度的系数。在现实的网络中，尤其是在特定的网络中，由于相对高密度连接点的关系，节点总是趋向于建立一组严密的组织关系。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
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
建进度。 图3 查看创建进度 创建成功的索引会显示在左侧的索引模块中。 删除索引 在图引擎编辑器左侧的索引模块，选择想要删除的索引，按住鼠标左键将滚动条从左侧滑至最右侧。 单击操作列的“删除”，会出现一个弹窗。 图4 删除索引 核对想要删除的索引信息，确认后手动输入或者一键输入“DELETE”，执行删除操作。
） String source节点的个数不超过10000个。 - targets 是 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。
扩副本(2.2.23) 功能介绍 扩副本能力允许动态扩容多个从节点，扩容的从节点可以处理读请求，从而提高读请求性能。 一万边和百亿边规格的图暂不支持扩副本。 进行扩副本操作后，不支持扩容图操作。 如果要对图进行扩容和扩副本两个操作，需要您先进行扩容图操作，再进行扩副本操作。 调试 您可以在API
temporal paths算法，返回距离最短的时序路径 foremost：运行foremost temporal paths算法，返回尽可能早的到达目标节点的时序路径 fastest：运行fastest temporal paths算法，返回耗费时间最短的时序路径 表4 dynamicRange
从一个点出发搜索到目标节点的时序路径（时序路径满足动态图上信息传播的有序性，路径上后一条边的经过时间要晚于或等于前一条边的经过时间），在画布上呈现点、边随时间递增（或非减）的变化趋势。 该功能可以通过strategy参数调整搜索的是距离最短的时序路径，还是尽早到达目标节点的时序路径。具体操作步骤如下：
调用API获取项目ID 项目ID可以通过调用查询指定条件下的项目信息API获取。 获取项目ID的接口为“GET https://{Endpoint}/v3/projects”，其中{Endpoint}为IAM的终端节点，可以从地区和终端节点获取。 接口的认证鉴权请参见管理面API构造请求。 响应
根据输入参数，执行Cesna算法。 Cesna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。此外，该算法还利用了节点属性对社区进行建模，即假设节点的属性也是根据社区关系生成的。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/
_name} 删除点的标签。 导出过滤后的点 2.2.7 POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/vertices/action?action_id=export 导出满足过滤条件的点集合。 删除过滤后的点 2.2.7 POST
Cypher预置条件 当前的Cypher查询编译过程中使用了基于label的点边索引，如需正常使用Cypher，请使用新建索引API构建索引，示例如下： 点label索引添加命令示例，索引名称为cypher_vertex_index，索引类型为全局点索引。 POST http:/
功能介绍 根据给定的indexName，IndexType等信息创建索引。目前支持的索引：复合索引。 复合索引有全局点索引（GlobalCompositeVertexIndex）和全局边索引（GlobalCompositeEdgeIndex）。复合索引可在label和property上创建索引，使用索引查询可以加快速度。
source 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”。
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。
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/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
k核算法（kcore） 功能介绍 根据输入参数，执行K核算法。 K核算法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。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
Match<Vertex>的gather Match<Vertex>上的Gather操作会将传入的Lambda函数中定义的所有操作作用在Match匹配的点的边上。 点匹配器Match仅接收包含两个输入参数的Lambda表达式。第一个参数指代边上的source点，第二个参数指代边上的target点。
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。
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，
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