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图ID。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 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。 表3 请求Body参数
"seeds":"1,2", "directed":true } } SERVER_URL：图的访问地址，取值请参考业务面API使用限制。 响应示例 状态码： 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 { "jobId":
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
Cypher操作API（2.2.16） 执行Cypher查询 Cypher预置条件 基本操作和兼容性 支持的表达式，函数及过程 父主题： 内存版
"parameters":{ "community_num_space":"3,2,10" } } SERVER_URL：图的访问地址，取值请参考业务面API使用限制。 响应示例 状态码： 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 { "jobId":
ges）仅适用于对应服务的操作。运算符与条件键一起使用，构成完整的条件判断语句。 GES通过IAM预置了一组条件键，例如，您可以先使用hw:SourceIp条件键检查请求者的 IP 地址，然后再允许执行操作。下表显示了适用于GES服务特定的条件键。 表1 GES请求条件 GES条件键
查询HyG图列表。 GET http://{SERVER_URL}/ges/v1.0/{project_id}/hyg SERVER_URL：图的访问地址，取值请参考业务面API使用限制。 响应示例 状态码： 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 { "data":
"max_circle_length":7, "limit_circle_number":10000 } } SERVER_URL：图的访问地址，取值请参考业务面API使用限制。 响应示例 状态码： 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 { "jobId":
超时配置 # 将连接超时时间和读取超时时间统一设置为120秒 http_config.timeout = 120 # 将连接超时时间设置为60秒，读取超时时间设置为120秒 http_config.timeout = (60, 120) # SSL配置：是否跳过SSL证书验证 http_config
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 POST
当numThread的值大于GES图实例使用的机器cpu数时，会配置为机器cpu数。 rowCountPerFile的值会影响实际使用的线程数。即当结果集大小和rowCountPerFile的比值小于numThread时，会使用这个比值作为线程数。 如果请求被用户取消，已上传到OBS中的数
当图例处于运行中、导入中、导出中、清空中状态，才能执行查看监控数据操作，除此外的其他状态图无法在云监控中查看其监控指标。当在线服务再次启动或恢复后，即可正常查看。 查看监控数据 登录管理控制台。 在左侧导航栏中选择“图管理”，单击图管理操作列中的“更多 > 查看监控数据”，页面会跳转到云监控服务的界面。
总的游走步数。 Integer 1~200000。 10000 nv 否 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。
"algorithmName":"triangle_count", "parameters":{ } } SERVER_URL：图的访问地址，取值请参考业务面API使用限制。 响应示例 状态码： 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 { "jobId":
"sources"="Alice,Nana", "targets"="Mike,Amy" } } SERVER_URL：图的访问地址，取值请参考业务面API使用限制。 响应示例 状态码： 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 { "jobId":
PregelModel # 指定graph_name参数，加载图数据 graph = load_base_graph("movie") # 通过外部id获取内部id SOURCE_NODE = graph.nid(100) # 基于Pregel模型实现自定义SSSP算法，并设置顶点值类型ntype为int，
"seeds":"1,2", "directed":true } } SERVER_URL：图的访问地址，取值请参考业务面API使用限制。 响应示例 状态码： 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 { "jobId":
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
关联路径算法（n-Paths） 概述 关联路径算法（n-Paths）用于寻找图中两节点之间在层关系内的n条路径。 适用场景 关联路径算法（n-Paths）适用于关系分析、路径设计、网络规划等场景。 参数说明 表1 关联路径算法（n-Paths）参数说明 参数 是否必选 说明 类型
"convergence":0.00001, "max_iterations":100 } } SERVER_URL：图的访问地址，取值请参考业务面API使用限制。 响应示例 状态码： 200 成功响应示例 Http Status Code: 200 { "jobId":
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