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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。 参数说明 表1
理”。 在图管理列表中，选择需删除的图，在“操作”列选择“更多”>“清空数据”。 图1 清空数据 在弹出的确认提示框中，勾选是否“清空图中的元数据”（持久化版的图需要先选择图名称）。 勾选“清空图中的元数据”后，会重置图，清空所有数据和运行中的任务。 元数据清空后不可恢复，请谨慎操作。
Shortest Path）寻找两点间满足过滤条件的最短路径，如有多条，返回任意一条最短路径。 适用场景 带一般过滤条件的最短路径算法（Filtered Shortest Path）适用于路径设计、网络规划等场景，通过对点边条件的过滤，控制最短路径的生成。 参数说明 表1 带一般过滤条件最短路径算法（Filtered
标签：统计当前画布中所有的标签名称和对应的点边数量。 节点权重Top10：当前图中边数量最多的十个节点。 以下图统计信息为例，图中共有7个标签。标签为FUND_PRODV的点有5个，标签为FIN_PRODV的点有3个。 图中权重最大的是节点id为1101的点，共有5条边。排名第十的是节点id为1103的点，共有1条边。
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}
业务面API错误码 调用接口出错后，将不会返回结果数据。调用方可根据每个接口对应的错误码来定位错误原因。当调用出错时，HTTP 请求返回一个 4xx 或 5xx 的 HTTP 状态码。返回的消息体中是具体的错误代码及错误信息。在调用方找不到错误原因时，可以联系技术人员，并提供错误码，以便我们尽快帮您解决问题。
管理图 在“图管理”页面，您可以查看所创建图的详细信息。 操作步骤 在“图管理”页面，单击“图名称”前的，可以查看图的详细信息，如图1所示。 图1 图相关信息 在图管理列表中，在对应图右侧的“操作”列，单击“更多”可对图进行例如启动、停止、删除、升级图等一系列管理图操作，如图2所示。
对于该source节点的随机游走将提前结束。 Int 1~2000 1000 label 否 希望输出的点的类型。 说明： 其值为空时，将不考虑点的类型，输出算法原始计算结果。 对其赋值时，将从计算结果中过滤出具有该“label”的点的返回。 String 节点label - directed
类型 取值范围 edges 是 需匹配的子图的边集, 点的ID要求为非负整数 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“\n”分隔，例如:“1,2\n2,3”。 vertices 是 需匹配的子图上各点的label String 标准CSV格
您可以查看账号下所有IAM用户所具备的图细粒度权限。 具体操作步骤如下： 在“用户详情”页面单击用户名旁的按钮，可查看当前用户所具备的图细粒度权限。 图1 图细粒度权限 单击“图权限配置名称”可查看该图的权限配置详情。 图2 权限配置详情 如果因为权限不足导致未同步到IAM用户数据，也可以点击右上方的“导入I
Cypher特殊类型支持情况中提到的特殊类型，其中除了List用于匹配GES中的多值属性外，其他类型均无法通过set语句设为点边上某个属性的值。 点id的兼容性 Cypher添加点时不提供设置id的语法，GES中添加点需要一个字符串型的id，来唯一的标识一个点。为了兼容Cypher
Cypher特殊类型支持情况中提到的特殊类型，其中除了List用于匹配GES中的多值属性外，其他类型均无法通过set语句设为点边上某个属性的值。 点id的兼容性 Cypher添加点时不提供设置id的语法，GES中添加点需要一个字符串型的id，来唯一的标识一个点。为了兼容Cypher
功能进行增量导入。 具体操作请参考导入数据。 当前仅支持 1.1.8 以上版本的图的增量导入功能。 为防止系统重启时，不能正常恢复导入图数据，建议在使用图期间，不要删除存储在OBS中的数据。 数据列的分隔符默认为逗号，暂不支持自定义。 父主题： API使用类
参考初始化参数获取参数并进行客户端初始化，下面以内存版的执行Cypher查询API为例，演示如何使用Java SDK。 获取图的名称和访问地址 登录GES服务控制台页面，在图管理页面获取图的名称（graphName）和访问地址（graphEndPoint），其中图的访问访问地址有内网访问地址和公网访问地址，根据需要获取。
参考初始化参数获取参数并进行客户端初始化，以内存版的执行Cypher查询API为例，演示如何使用Python SDK。 获取图的名称和访问地址 登录GES服务控制台页面，在图管理页面获取图的名称（graphName）和访问地址（graphEndPoint），其中图的访问访问地址有内网访问地址和公网访问地址，根据需要获取。
点集全最短路算法（Shortest Path of Vertex Sets）用于发现两个点集之间的所有最短路径。 适用场景 点集最短路算法可应用于互联网社交、金融风控、路网交通、物流配送等场景下的区块之间关系的分析。 参数说明 表1 All Shortest Paths of Vertex Sets参数说明
在图引擎编辑器左侧的算法区内，选择PagePank算法并设置参数。 单击运行算法分析，分析结束后您可以在绘图区看到查询结果所展示的图。 单击绘图区左上角的3D切换按钮，画布上的图将会切换成3D的图画面。 图1 3D效果展示 父主题： 访问图和分析图
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
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