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tection）（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 source 是 被包含节点ID。 String - min_circle_length 否 最小圈长 Integer [3,15] 3 max_circle_length
说明： 可以查询jobId查看任务执行状态、获取返回结果，详情参考Job管理API。 图数据库中的悬空边（边存在，但是边的source节点或target节点不存在）不会同步到HyG引擎。 请求示例 图数据库的更新信息同步到HyG计算引擎，点属性列表为空，边属性列表的属性名称为“Rating”、label名称为“rate”。
功能介绍 根据输入参数，执行最短路径算法。 最短路径算法（Shortest Path）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最短路径。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm 表1
功能介绍 根据输入参数，执行全最短路算法。 全最短路（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所有的最短路径。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
导入。 单次导入的文件总大小（包括点、边数据集）不能超过可用内存的1/5。可用内存参考“运维监控看板”的“节点监控”中名称后缀为ges-dn-1-1和ges-dn-2-1节点可用内存（可以把鼠标悬浮在内存使用率上弹出）的最小值。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API
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 无 使用说明 不考虑边的方向以及多边情况。
三角计数算法（triangle_count） 功能介绍 根据输入参数，执行三角计数算法。 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。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm
起点集和终点集邻域的交集，同时共同邻居集合中的每个点都至少有2个以上邻居节点在起点集和终点集中。 true 表2 response_data参数说明 参数 类型 说明 vertices List 公共邻居节点，格式： [vertexId,...], 其中, vertexId：string类型
起点集和终点集邻域的交集，同时共同邻居集合中的每个点都至少有2个以上邻居节点在起点集和终点集中。 true 表2 response_data参数说明 参数 类型 说明 vertices List 公共邻居节点，格式： [vertexId,...], 其中, vertexId：string类型
errorCode String 系统提示信息。 执行成功时，字段可能为空。 执行失败时，用于显示错误码。 jobId String 查询节点任务ID。请求失败时字段为空。 说明： 可以查询jobId查看任务执行状态、获取返回结果，详情参考查询Job状态(1.0.0)-业务面。 请求示例
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}/hyg/{graph_name}/algorithm
在算法分析区，你可以选择算法，并设置参数。 图引擎服务支持的算法如算法一览表所示，详细算法介绍请参见算法参考。 图1 设置算法参数 对于用source（节点ID） 和target参数进行查询的算法，例如personalrank算法，k跳算法，最短路径算法等，支持按照属性查询点。当前该功能只支持图规格为内存版的图使用。
产品优势 大规模 高效的数据组织，让您更有效的对百亿节点千亿边规模的数据进行查询与分析。 高性能 深度优化的分布式图形计算引擎，为您提供高并发、秒级多跳的实时查询能力。 查询分析一体 查询分析一体化，提供丰富的图分析算法，为关系分析、路径的规划、营销推荐等业务提供多样的分析能力。
errorCode String 系统提示信息。 执行成功时，字段可能为空。 执行失败时，用于显示错误码。 jobId String 查询节点任务ID。请求失败时字段为空。 说明： 可以查询jobId查看任务执行状态、获取返回结果，详情参考查询Job状态(1.0.0)-业务面。 jobType
或false，布尔型。 false 表2 response_data参数说明 参数 类型 说明 paths List source节点和target节点之间所有的最短路径，格式： [[path1],[path2]] 其中，路径（path）的格式可参考：最短路径（Shortest Path）。
parameters Object 算法参数。 表3 parameters 参数 是否必选 类型 说明 source 是 String 被包含节点ID。 min_circle_length 否 Integer 最小圈长，取值范围[3, 15]，默认值为3。 max_circle_length
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。 Louvain算法
游走过程提前结束参数：候选推荐节点访问次数的最小值。 说明： 对于一个节点，如果其在随机游走过程被访问到，且被访问到的次数达到“nv”，则该节点将记入候选推荐的节点。 Integer 1~10。 5 np 否 游走过程提前结束参数：候选推荐节点个数。 说明： 若某个source节点的候选推荐节点达到“n
网络I/O 实例主节点的平均I/O数值。 ≥ 0KB/s 5min 节点监控-概览 节点名称 实例中节点的名称。 字符串 - CPU使用率 节点的CPU使用率。 0%～100% 5min 内存使用率 节点的内存使用率。 0%～100% 5min 平均磁盘使用率 节点磁盘使用率。 0%～100%
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。 Louvain算法
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