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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的偏好，Per
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。
带过滤的n_paths算法（filtered_n_paths）(2.2.22) 概述 带过滤的n_paths算法是给定起始点source、目的点target、跳数k、路径数n、过滤条件filters，找出source和target间不多于n条的k跳无环路径。 算法名称：带过滤的n_paths
带过滤的n_paths算法（filtered_n_paths） 概述 带过滤的n_paths算法是给定起始点source、目的点target、跳数k、路径数n、过滤条件filters，找出source和target间不多于n条的k跳无环路径。 适用场景 任意网络。 参数说明 表1
Object 算法参数。详情请参考各算法参数描述。 表2 2.1.7版本新增Body参数说明 参数 是否必选 类型 说明 executionMode 否 String sync：同步 async：异步 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）： k_hop
Louvain算法 概述 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。 适用场景 Louvain算法适用于社团发掘、层次化聚类等场景。 参数说明 表1 Louvain算法参数说明 参数
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 否 是否考虑边的方向。 Bool true 或false
标签传播算法（Label Propagation） 概述 标签传播算法（Label 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
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。
标签传播算法（label_propagation） 功能介绍 根据输入参数，执行label_propagation算法。 标签传播算法（Label 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
KcoreSample K核算法 KhopSample K跳算法 ShortestPathSample 最短路径算法 AllShortestPathsSample 全最短路径算法 FilteredShortestPathSample 带一般过滤条件最短路径 SsspSample 单源最短路径算法 Sh
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.
是否考虑边的方向。取值为true或false。默认值为true。 迭代次数（iterations）和收敛精度（convergence）。 算法终止的条件：要么达到设置的最大迭代次数，要么满足收敛精度，满足其一即可。 一般来说，收敛精度设置得越小，迭代次数设置得越大，算法的效果越好。
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）：
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/v1
k核算法（kcore） 功能介绍 根据输入参数，执行K核算法。 K核算法是图算法中的一个经典算法，用以计算每个节点的核数。其计算结果是判断节点重要性最常用的参考值之一，较好的体现了节点的传播能力。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
算法公共参数 请求参数 表1 请求Body参数说明 参数 是否必选 类型 说明 algorithmName 是 String 算法名字，详见具体的各个算法。 parameters 否 Object 算法参数。详情请参考各算法参数描述。 output 否 Object 结果输出参数。具体请见表2。
算法 代码样例文件路径 样例方法名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.persistence testShortestPath 最短路径算法 testShortestPathOfVertexSets 点集最短路径算法 test
算法 代码样例文件路径 样例方法名 对应的API com.huawei.ges.graph.sdk.v1.examples.persistence testShortestPath 最短路径算法 testShortestPathOfVertexSets 点集最短路径算法 test
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。
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