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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
TopicRank算法 概述 TopicRank算法12345热线多维度话题排序算法之一。 适用场景 适用于政务12345热线投诉话题排序。 参数说明 表1 TopicRank参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 sources 是 节点的ID，支持多点输入，csv格式，逗号分割。
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
可以处理读请求，从而提高读请求性能。 一万边和百亿边规格的图暂不支持扩副本。 进行扩副本操作后，不支持扩容图操作。 如果要对图进行扩容和扩副本两个操作，需要您先进行扩容图操作，再进行扩副本操作。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Exp
"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":
创建图的方式 本章节为您介绍如何使用图引擎服务（GES）进行创建图。 有三种创建方式可供选择：自定义创建，行业图模板创建和创建动态图，系统默认使用自定义创建方式。 自定义创建图：您可以直接使用系统默认的创图方式，进行查询和分析图。 行业图模板创建图：您可以选择想要创建的模板，系统
备份图和恢复图 备份图 恢复图 删除备份 导出备份到OBS 从OBS中导入备份 父主题： 管理图
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
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
共同邻居算法（Common Neighbors） 概述 共同邻居算法（Common Neighbors）是一种常用的基本图分析算法，可以得到两个节点所共有的邻居节点，直观地发现社交场合中的共同好友、以及在消费领域共同感兴趣的商品，进一步推测两个节点之间的潜在关系和相近程度。 适用场景
k核算法（k-core） 概述 k核算法（k-core）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。 适用场景 k核算法（k-core）适用于社区发现、金融风控等场景。 参数说明 表1 k核算法（k-core）参数说明
单源最短路算法（SSSP） 概述 单源最短路算法（SSSP）计算了图论中的一个经典问题，给出从给定的一个节点（称为源节点）出发到其余各节点的最短路径长度。 适用场景 单源最短路算法（SSSP）适用于网络路由、路径设计等场景。 参数说明 表1 单源最短路算法（SSSP）参数说明 参数
动态图 时间轴设置 群体演化 动态拓展 时序路径 父主题： 访问图和分析图
"convergence":"0.00001", "max_iterations":"1000" } } 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，
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。
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
403 Forbidden 没有操作权限。 404 Not Found 找不到资源。 500 Internal Server Error 服务内部错误。 503 Service Unavailable 服务不可用。 错误码 请参见错误码。 父主题： 元数据操作API
最短路径算法（Shortest Path） 概述 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。 适用场景 最短路径算法（Shortest Path）适用于路径设计、网络规划等场景。 参数说明 表1 最短路径算法（Shortest
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