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单点环路检测（single_vertex_circles_detection） 功能介绍 根据输入参数，执行单点环路检测算法。 单点环路检测（single_vertex_circles_detection）意在寻找图中的环路，环路上的点较好地体现了该点的重要性。 URI POST
在线生成SDK代码 API Explorer的代码示例能根据需要填写参数后动态生成SDK代码，降低您使用SDK的难度，推荐使用。 GES在API Explorer仅对接常用Region供用户调试，若动态生成代码的客户端初始化使用的Region不满足使用场景，可参考如下代码： //
单点环路检测（Single Vertex Circles Detection） 概述 单点环路检测（Single-Vertex-Circles-Detection）是一个经典的图问题，意在寻找图中的环路。环路上的点较好地体现了该点的重要性。 适用场景 单点环路检测适用于交通运输、金融风控等场景。
单点环路检测（single_vertex_circles_detection）（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
带一般过滤条件环路检测（filtered circle detection） 概述 带一般过滤条件环路检测（filtered circle detection）目的是寻找图中所有满足过滤条件的环路。 适用场景 带一般过滤条件的环路检测(filtered circle detect
带一般过滤条件环路检测（filtered_circle_detection）(2.2.15) 请求样例 Post http://{}/ges/v1.0/1/graphs/movie/action?action_id=execute-algorithm { "algorithmName":
发掘图重要的子结构。 适用场景 子图匹配（subgraph matching）算法适用于社交网络分析、生物信息学、交通运输、群体发现、异常检测等领域。 参数说明 表1 subgraph matching参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 edges 是 需匹配的子图的边集
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/v1.0/{project_id}/hyg/{graph_name}/algorithm 表1
e 单点环路检测 CommonNeighborsOfVertexSetsSample 点集共同邻居 AllShortestPathsOfVertexSetsSample 点集全最短路 FilteredCircleDetectionSample 带一般过滤条件环路检测 SubgraphMatchingSample
Centrality） 单点环路检测（Single Vertex Circles Detection） 点集共同邻居（Common Neighbors of Vertex Sets） 点集全最短路（All Shortest Paths of Vertex Sets） 带一般过滤条件环路检测（filtered
(2.2.4) OD中介中心度（od_betweenness）（2.2.4） 单点环路检测（single_vertex_circles_detection）（2.2.4） 带一般过滤条件环路检测（filtered_circle_detection）(2.2.15) 子图匹配（subgraph_matching）(2
使用管理面SDK 在线生成SDK代码 SDK列表
中介中心度算法（betweenness） 边中介中心度（edge_betweenness） OD中介中心度（od_betweenness） 单点环路检测（single_vertex_circles_detection） topicrank算法（topicrank） louvain算法（louvain）
、物流配送等场景下的区块之间关系的分析。 带一般过滤条件环路检测（Filtered Circle Detection） 目的是寻找图中所有满足过滤条件的环路。适用于金融风控中循环转账检测、反洗钱，网络路由中异常链接检测，企业担保圈贷款风险识别等场景。 子图匹配（Subgraph Matching）
金融风控应用 面对层出不穷、复杂多样的个人和群体行为，帮助客户挖掘出潜在的风险，为客户保驾护航。 该场景能帮助您实现以下功能。 实时欺诈检测 提供实时的用户行为检测，识别敏感用户，信息不一致的用户，及时识别欺诈风险。 群体发现 根据错综复杂的人物关系分析，进行用户分群，识别异常群体。 人员的追寻
一个字段，如字段中含有分隔符或者换行等。 offline 否 Boolean 是否离线导入，取值为false。 false表示在线导入，相对离线导入，在线导入速度略慢，但导入过程中图并未锁定，可读不可写。 obsParameters 是 Object Obs相关参数。 表3 parallelEdge参数类型
是否离线导入，取值为true或者false，默认取false。 true 表示离线导入，导入速度较快，但导入过程中图处于锁定状态，不可读不可写。 false 表示在线导入，相对离线导入，在线导入速度略慢，但导入过程中图并未锁定，可读不可写。 edgesetPath、vertexsetPath、schemaPath、
、物流配送等场景下的区块之间关系的分析。 带一般过滤条件环路检测（Filtered Circle Detection） 目的是寻找图中所有满足过滤条件的环路。适用于金融风控中循环转账检测、反洗钱，网络路由中异常链接检测，企业担保圈贷款风险识别等场景。 子图匹配（Subgraph Matching）
是否离线导入，取值为true或者false，默认取false。 true 表示离线导入，导入速度较快，但导入过程中图处于锁定状态，不可读不可写。 false 表示在线导入，相对离线导入，在线导入速度略慢，但导入过程中图并未锁定，可读不可写。 obsParameters 是 Object Obs相关参数。 表3 obsParameters参数类型
是否离线导入，取值为true或者false，默认取false。 true 表示离线导入，导入速度较快，但导入过程中图处于锁定状态，不可读不可写。 false 表示在线导入，相对离线导入，在线导入速度略慢，但导入过程中图并未锁定，可读不可写。 表4 parallel_edge 参数 是否必选 参数类型 描述 action
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