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标签传播（label_propagation）(2.1.8) 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
紧密中心度算法（closeness） 功能介绍 根据输入参数，执行紧密中心度算法。 紧密中心度算法（Closeness Centrality）计算一批节点到所有其他可达节点的最短距离的倒数，进行累积后归一化的值。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg
Cesna算法（cesna） 功能介绍 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
子图匹配（subgraph_matching）(2.2.16) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 edges 是 需匹配的子图的边集, 点的ID要求为size_t类型 String 标准CSV格式，边的起点与终点之间以英文逗号分隔，各边之间以换行符
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/v1.0
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
k跳算法（k_hop）(1.0.0) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 类型 说明 k 是 Integer 跳数，取值范围[1,100]。 num_thread 否 Integer 并发线程数。范围为[1,40]，小于1会自动置为1，大于40则自动置为40。默认值为
支持的表达式，函数及过程 表达式 Cypher查询支持多种的表达式，可以组合成丰富的过滤条件，目前支持的表达式如下： 运算类型 表达式 举例&备注 逻辑运算 and match (n:user) where n.age='Under 18' and n.gender='F' return
支持的表达式，函数及过程 表达式 Cypher查询支持多种的表达式，可以组合成丰富的过滤条件，目前支持的表达式如下： 运算类型 表达式 举例&备注 逻辑运算 and match (n:user) where n.age='Under 18' and n.gender='F' return
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。
中介中心度算法（betweenness） 功能介绍 根据输入参数，执行中介中心度算法。 中介中心度算法（Betweenness Centrality）以经过某个节点的最短路径数目来刻画节点重要性的指标。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name
=, >, >=, <, <=； 集合运算：IN, NOTIN； 判断左值（标签、id、属性值）是否在右值（必须是array类型）中，和内存版的左值和右值是否有交集的语义有区别。 不支持CONTAIN、NOTCONTAIN、SUBSET等集合运算。
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/{project_id
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
最短路径（shortest_path） 功能介绍 根据输入参数，执行最短路径算法。 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。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name
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。
连通分量（connected_component）(1.0.0) 当前该算法不需要输入parameters参数就可以运行。 表1 response_data参数说明 参数 类型 说明 Max_WCC_size Integer 最大连通分量中节点的个数 Max_WCC_id String
OD中介中心度（od_betweenness）（2.2.4） 表1 parameters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
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_id
最短路径（shortest_path） 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 类型 说明 source 是 String 输入路径的起点ID。 target 是 String 输入路径的终点ID。 directed 否 Boolean 是否考虑边的方向，取值为true
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