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紧密中心度算法（Closeness Centrality） 概述 紧密中心度算法（Closeness Centrality）计算一个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。紧密中心度可以用来衡量信息从该节点传输到其他节点的时间长短。节点的“Closeness
三角计数算法（Triangle Count） 概述 三角计数算法（Triangle Count）统计图中三角形个数。三角形越多，代表图中节点关联程度越高，组织关系越严密。 适用场景 三角计数算法（Triangle Count）适用于衡量图的结构特性场景。 参数说明 参数 是否必选
中介中心度算法（Betweenness Centrality） 概述 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。 适用场景 可用作社交、风控等网络中“中间人”发掘，交通、传输等网络中关键节点识别；适用于社交、金融风控、交通路网、城市规划等领域
lse， 默认为false。 false：会查询图实例2分钟内的指标。 true：会查询实时监控指标，请求响应在3-5秒之间。 with_performance_metrics 否 Boolean 是否查询性能指标，会返回图实例性能指标和各个节点的指标。取值为true或者fals
表3 obsParameters参数说明 参数 是否必选 类型 说明 accessKey 是 String 用户的accessKey。 secretKey 是 String 用户的secretKey。 表4 vertex、edge参数说明 参数 是否必选 类型 说明 label 是 String
"ignoreLabel": false }, "createNotExists": false } SERVER_URL：图的访问地址，取值请参考业务面API使用限制。 样例中，若假设点666和777不在原图中，则创建666和777两个点，且label为默认值，之后再添加边。
"typeNameCount": "2", "dataType": "enum" } } ] } SERVER_URL：图的访问地址，取值请参考业务面API使用限制。 响应示例 状态码： 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 { "result":
lse， 默认为false。 false：会查询图实例2分钟内的指标。 true：会查询实时监控指标，请求响应在3-5秒之间。 with_performance_metrics 否 Boolean 是否查询性能指标，会返回图实例性能指标和各个节点的指标。取值为true或者fals
全最短路算法（All Shortest Paths） 概述 全最短路径算法（All Shortest Paths）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所有最短路径。 适用场景 全最短路径算法（All Shortest Paths）适用于路径设计、网络规划等场景。
"single", "dataType": "enum" } } ] } SERVER_URL：图的访问地址，取值请参考业务面API使用限制。 响应示例 状态码： 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 { "result":
度数关联度算法（Degree Correlation） 概述 度数关联度算法（Degree Correlation）计算所有边上起点和终点度数之间的Pearson关联系数，常用来表示图中高度数节点是否和高度数节点相连。 适用场景 度数关联度算法（Degree Correlation）适用于衡量图的结构特性场景。
jobID：异步任务的jobId。 图名称：只有持久化版图会显示图名称。 任务类型：异步任务类型（类型包括ImportGraph、VertexQuery）。 原始请求：用户发给接口原始请求的body体。 状态：包括等待、运行中、完成、取消四种。 进度：表示当前任务的运行进度。 开始时间：任务开始运行的时间，如果任务没有开始运行，该值为空。
获取备份下载链接（2.4.3） 功能介绍 通过该API，您可以获取备份文件下载链接，在有效期（3600秒）之内，您可以通过URL直接下载备份文件。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。
点集最短路（Shortest Path of Vertex Sets） 概述 点集最短路算法（Shortest Path of Vertex Sets）用于发现两个点集之间的最短路径。 适用场景 点集最短路算法（Shortest Path of Vertex Sets）适用于互联
边中介中心度（Edge-betweenness Centrality） 概述 边中介中心度算法（Edge-betweenness Centrality）以经过某条边的最短路径数目来刻画边重要性的指标。 适用场景 同betweenness类似，可用作关键关系的发掘；适用于社交、金融风控、交通路网、城市规划等领域
点集共同邻居（Common Neighbors of Vertex Sets） 概述 点集共同邻居（Common Neighbors of Vertex Sets）可以得到两个点集合（群体集合）所共有的邻居（即两个群体临域的交集），直观的发现与两个群体共同联系的对象，如发现社交场
计维度和周期，详细介绍请参见流水与明细账单。 样例二：使用资源名称查询账单 登录图引擎服务管理控制台，单击左侧导航栏的“图管理”进入页面。 在如下图所示位置单击鼠标左键，复制图实例名称。 图3 获取图实例名称 进入“费用中心 > 流水和明细账单”页面。 选择“明细账单”，在筛选条件中选择“资源名称”，并输入图
"popularity" ] } ] } } SERVER_URL：图的访问地址，取值请参考业务面API使用限制。 响应示例 状态码： 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 { "result":"success"
"target": "27661363_山庄温泉" } ], "ignoreError": true } SERVER_URL：图的访问地址，取值请参考业务面API使用限制。 请求参数 表2 Body参数说明 参数 是否必选 类型 说明 edges 是 Object 待删除的边数组。
"target": "27661363_山庄温泉" } ], "ignoreError": true } SERVER_URL：图的访问地址，取值请参考业务面API使用限制。 请求参数 表2 Body参数说明 参数 是否必选 类型 说明 edges 是 Object 待删除的边数组。
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