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任务中心 管理面任务中心 业务面任务中心 父主题： 查看图任务
PersonalRank算法 概述 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。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
算法一览表 为满足用户各种场景需求，图引擎服务提供了丰富的基础图算法、图分析算法和图指标算法。算法简介如下表所示。 表1 算法一览表 算法 介绍 PageRank算法 又称网页排名，是一种由搜索引擎根据网页（节点）之间相互的超链接计算的技术，用来体现网页（节点）的相关性和重要性。
任务中心API 查询Job状态(1.0.0)-管理面 查询任务中心(1.1.8) 父主题： 管理面API（V2）
任务中心API 查询Job状态(1.0.0)-管理面 查询任务中心(1.1.8) 父主题： 管理面API（V1）
查询任务中心(1.1.8) 功能介绍 查询管理面任务中心。当前创建图、关闭图、启动图、删除图、增加备份、导入图、导出图、升级图等操作为异步任务，该API用于查询这些任务的详情。 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
管理面任务中心 管理面任务中心功能，可用于查看创建图、备份图、启动图、增加备份、导入图、导出图、升级图等操作的异步任务的详情。 具体操作步骤如下： 在左侧导航栏，选择“任务中心” 在“任务中心”页面可以查看对应图所执行任务的类型，任务名称，图名称，关联图，开始时间，结束时间，状态和运行结果。
查询任务中心(1.1.8) 功能介绍 查询管理面任务中心。当前创建图、关闭图、启动图、删除图、增加备份、导入图、导出图、升级图等操作为异步任务，该API用于查询这些任务的详情。 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
业务面任务中心 业务面任务中心功能，可以查看图当前正在运行和历史上运行过的异步任务的详情。 具体操作步骤如下： 在左侧导航栏中选择“图管理”，单击图管理操作列中的“更多 > 任务中心”，进入“任务中心”页面。 图1 任务中心 2.2.23及以上版本的图可以使用该功能。 当图的运行
边中介中心度（edge_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
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}/h
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
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/{g
OD中介中心度（od_betweenness） 功能介绍 根据输入参数，执行OD中介中心度算法。 OD中介中心度算法（od_betweenness）在已知一系列OD出行计划前提下，以经过某个点/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/{p
紧密中心度（closeness）(1.0.0) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 输入需要计算的节点ID。 String - - 表2 response_data参数说明 参数 类型 说明 closeness Double
边中介中心度（edge_betweenness） 功能介绍 根据输入参数，执行边中介中心度算法。 边中介中心度算法（edge_betweenness）以经过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
图解图计算技术
中介中心度算法（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
实时推荐算法（Real-time Recommendation） 概述 实时推荐算法（Real-time Recommendation）是一种基于随机游走模型的实时推荐算法，能够推荐与输入节点相近程度高、关系或喜好相近的节点。 适用场景 实时推荐算法（Real-time Reco
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
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