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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。 timeWindow 否 Object 用于进行时间过滤的时间窗，具体请参见表2。 说明： tim
Cypher预置条件 当前的Cypher查询编译过程中使用了基于label的点边索引，如需正常使用Cypher，请使用新建索引API构建索引，示例如下： 点label索引添加命令示例，索引名称为cypher_vertex_index，索引类型为全局点索引。 POST http:/
temporal paths算法，返回距离最短的时序路径 foremost：运行foremost temporal paths算法，返回尽可能早的到达目标节点的时序路径 fastest：运行fastest temporal paths算法，返回耗费时间最短的时序路径 表4 dynamicRange
-dd，比如2019-03-27。 graph_name 否 String 关联的图名称 limit 否 String 每页资源数量的最大值，默认为10。 offset 否 String 本次请求的起始位置，默认为0。 startTime 否 String 任务开始日期，当前只支
标准csv格式，ID之间以英文逗号分隔，例如：["Alice","Nana"]。 个数不大于100000。 - directed 否 是否考虑边的方向 Boolean true或false false 表2 response_data参数说明 参数 类型 说明 path List 最短路径，格式：
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。
0.0) 表1 parameters参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 statistics 否 是否仅输出总的统计量结果： true：仅输出总的统计数量。 false：输出各点对应三角形数量。 Boolean true或false，默认为true。 表2 response_data参数说明
默认值 sources 是 节点的ID，支持多点输入，csv格式，逗号分割。 String 当前仅支持少于等于100000个 id输入。 - actived_p 否 初始sources节点对应的权重初始值。 Double 0~100000，包括0和100000。 1 default_p
参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 用于获取操作API的权限。获取方法请参见获取Token接口，响应消息头中X-Subject-Token的值即为Token。 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 errorMessage
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。 匹配：右值是左值的PREFIX（前缀）、NOTPREFIX（非前缀）、 SUFFIX（后缀）
List 各label与关联的property字段定义。 请求示例 查询图的元数据详情。 GET http://{SERVER_URL}/ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/schema SERVER_URL：图的访问地址，取值请参考业务面API使用限制。
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}
聚类系数（cluster_coefficient）(1.0.0) 表1 response_data参数说明 参数 类型 说明 cluster_coefficient Double 聚类系数。 statistics Boolean 是否仅返回全图平局聚类系数，默认为true。 父主题：
是否必选 类型 说明 format 否 String 算法结果的输出格式。可选值是["JSON", "TXT"]，默认值是"JSON"。TXT格式请参考算法结果TXT格式说明。 mode 否 String 算法结果的输出模式。可选值是["FULL", "TRUNCATED"]。默认值是"TRUNCATED"。
默认值为“async”。 支持的算法（以下显示的均为算法实际调用时的名称）： shortest_path shortest_path_of_vertex_sets offset 否 Integer 同步结果的偏移量，默认值为“0”。 说明： executionMode=sync时有效。 支持的算法（以下显示的均为算法实际调用时的名称）：
graph_id String 备份关联的图ID。 graph_name String 备份关联的图Name。 graph_status String 备份关联的图状态。 graph_size_type_index String 备份关联的图规格。 data_store_version
算法结果TXT格式说明 表1 算法结果的txt格式 算法 支持程度 header content e.g. all_pairs_shortest_paths 本地，OBS # runtime: {runtime} # paths_number: {paths_number} # data_total_size:
度数关联度（degree_correlation）(1.0.0) 表1 response_data参数说明 参数 类型 说明 degree_correlation Double 度关联度 父主题： 算法API参数参考
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“\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CS
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
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