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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。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。 URI
rue，选择一个不依赖于Inedge的算法实现版本计算输出，性能会下降；若directed=false，会报错。 weight 否 String 边上权重。取值为：空或字符串，默认值为空。 空：边上的权重、距离默认为1。 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。
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。
2000]，默认值为100。 weight 否 String 边上权重，取值为空或字符串， 当图中的边没有配置该属性时，算法会报错。 空：边上的权重、距离默认为“1"。 字符串：对应的边上的属性将作为权重。 OD_pairs和seeds参数二选一，当OD_pairs和seeds同时输
d=true，选择一个不依赖于Inedge的算法实现版本计算输出，性能会下降；若directed=false，会报错。 weight 否 String 边上权重。取值为：空或字符串。 空：边上的权重、距离默认为1。 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。
是否带其他约束，取值为true或false，默认取值为true。 false：不带额外约束，即找到的共同邻居为起点集和终点集对应邻域的交集。 true，带额外约束，这里指找到的共同邻居不仅是起点集和终点集邻域的交集，同时共同邻居集合中的每个点都至少有2个以上邻居节点在起点集和终点集中。 响应参数 参数 类型
某条边的最短路径数目来刻画边重要性的指标。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。
）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 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 graph_name
发现两个点集之间的所有最短路径。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 graph_name
意两点之间满足条件的最短路径。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 graph_name
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 表1 路径参数 参数 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参见获取项目ID。
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。
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。
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/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
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/v1.0/{project_id}
ool 获取当前点的值 set_value(nid, new_value)->None 设置当前点的值 out_edges(nid) -> List[int] 获取当前点的出边(List) edge_dst(eid)->int 获取当前边的目标点 num_nodes 获取全图点数
是否考虑边的方向。取值为true或者false，默认值为true。 weight 否 String 边上权重，取值为空或字符串。 当某边没有对应属性时，权重将默认为1。 空：边上的权重、距离默认为“1"。 字符串：对应的边上的属性将作为权重。 说明： 不支持对缺失属性值的默认处理，会直接报错。
SUBSET：右值是属性值的子集 匹配运算符： PREFIX：右值是左值的前缀 NOTPREFIX：右值不是左值的前缀 SUFFIX：右值是左值的后缀 NOTSUFFIX：右值不是左值的后缀 SUBSTRING：右值是左值的子字符串 NOTSUBSTRING：右值不是左值的子字符串 FUZZY：模糊匹配
取消Job(1.0.0) 功能介绍 用于取消已经提交的作业。 只有导出图，导入图，点过滤查询、边过滤查询、多跳过滤查询（Filtered-query V2）、执行算法、增加索引返回的Job支持取消。 支持取消的算法有：topicrank、pagerank、personalrank
项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 graph_name 是 String 图名称。 请求参数 表2 Body参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 api 是 String 该自定义操作使用的API命令。 command 是 String 该自定义操作集执行的具体指令。 响应参数
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