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过滤条件列表，数组的每个元素分别对应每一层要做的查询和过滤条件。 Object - - 表2 filters元素格式 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 operator 否 表示当前层要做的查询的方向 String out,in 或both out edge_filter 否 表示当前层查询时边的过滤条件。具体格式请见
查询job列表(2.2.13) 功能介绍 异步任务jobId返回后，若jobId业务层丢失无法通过接口重新获取，现在提供一个新的接口用于查询engine中保存的所有异步任务，返回每个任务的jobId、job状态、原始请求。 URI GET /ges/v1.0/{project_i
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
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
vertex：所有节点。第一层filter可用，若起始传入节点，则第一层输出为传入的节点；若起始传入节点为空，则第一层输出为所有节点 in：入边 out：出边 both：入边和出边 edge：所有边，仅第一层filter可用，使用方式与vertex类似 后一层的查询操作以前一层的查询结果为输入：
查询job列表 功能介绍 异步任务jobId返回后，若jobId业务层丢失无法通过接口重新获取，现在提供一个新的接口用于查询engine中保存的所有异步任务，返回每个任务的jobId、job状态、原始请求。 图规格为持久化版的图，目前最多返回100000条请求。 URI GET /ges/v1
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
图探索功能 提供图相关工具来探索图。 多标签图不支持图探索功能。 路径拓展 利用Filtered-query-API原理，对k跳过程进行逐层过滤，列出满足过滤条件的第k跳节点或边。Filtered-query接口说明可参考Filtered-query API。 在图引擎编辑器左侧
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。
select有times+1个隐含的选择字段，v0,v1,v2...vtimes。其分别表示： v0：用户输入的点集第0层。 v1：K跳中的第1层。 v2：K跳中的第2层等。 select选择的结果路径是默认去重的。 by(2.2.21) 否 Array of Json 输出所有 用于控制输出字段具体内容。
String vertexId，edgeId或edgeObject edgeObject filters 是 过滤条件列表，数组的每个元素分别对应每一层要做的查询和过滤条件。 Json - - 父主题： 算法参考
400 GES.7004 Components at the IaaS layer are faulty. IAAS层组件故障 查看IAM、VPC、ECS、OBS等IAAS层组件是否有故障。 408 GES.7005 The underlying service of the graph
同步参数说明 表2 response_data参数说明 参数 是否必选 类型 说明 path 是 List 点的结果集合。filters最后一层为点过滤时，data中将包含vertices。 source 是 String 源节点ID。 target 是 String 目标节点ID。
Json格式 具体格式见表parameters参数说明。 filters 是 JSon Array 过滤条件列表，数组的每个元素分别对应每一层要做的查询和过滤条件。具体格式见表filters元素格式。 表2 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值
l机房的点），运行后即可在画布显示效果图。 操作场景3：找出应用x所依赖的所有虚机及物理主机。 实现原理：get${应用x}为输入，找出2层内的所有点，用khop算法：k=2，source=x，mode=in。 操作步骤：您只需要单击运行键，在弹框填写参数：应用x（在下拉框中选择
果是判断节点重要性最常用的参考值之一，较好的刻画了节点的传播能力。 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。 最短路径（Shortest Path）
name}/jobs/status?limit={limit}&offset={offset} 异步任务jobId返回后，若jobId业务层丢失无法通过接口重新获取，现在提供一个新的接口用于查询engine中保存的所有异步任务，返回每个任务的jobId、job状态、原始请求。 表9
name}/jobs/status?limit={limit}&offset={offset} 异步任务jobId返回后，若jobId业务层丢失无法通过接口重新获取，现在提供一个新的接口用于查询engine中保存的所有异步任务，返回每个任务的jobId、job状态、原始请求。 表13
果是判断节点重要性最常用的参考值之一，较好的刻画了节点的传播能力。 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。 最短路径（Shortest Path）
具体格式请见 Filtered-query API中的表6。 filters 否 Object 过滤条件列表，数组的每个元素分别对应每一层要做的查询和过滤条件。该参数仅适用于带一般过滤条件环路检测（filtered circle detection）,具体格式请见filters元素格式。
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