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Centrality）适用于社交网络中关键节点发掘等场景。 参数说明 表1 紧密中心度算法（Closeness Centrality）参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 输入需要计算的节点ID String - - 示例 输入参数source=Lee，计算Lee节点
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 filtered_n_paths参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 起始点 String 图内部点 无 target 是 目标点
节点之间满足条件的全最短路径。 适用场景 适用于关系挖掘、路径规划、网络规划等场景。 参数说明 表1 Filtered All Shortest Paths参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 起点ID String - - target 是 终点ID
度。 适用场景 点集共同邻居算法适用于进行关系发掘、产品/好友推荐等图分析技术。 参数说明 表1 Common Neighbors of Vertex Sets参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 sources 是 起点ID集合 String 标准csv格式，
Path）适用于路径设计、网络规划等场景，通过对点边条件的过滤，控制最短路径的生成。 参数说明 表1 带一般过滤条件最短路径算法（Filtered Shortest Path）参数说明 参数 是否必选 类型 说明 source 是 String 输入路径的起点ID。 target 是 String
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。 参数说明 表1 Single-Vertex-Circles-Detection算法参数说明 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
-net中节点的个数。 适用场景 k跳算法（k-hop）适用于关系发现、影响力预测、好友推荐等场景。 参数说明 表1 k跳算法（k-hop）参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 k 是 跳数 Integer 1~100 - source 是 节点的ID String
ource-path为“/v3/auth/tokens”。 query-string：查询参数，是可选部分，并不是每个API都有查询参数。查询参数前面需要带一个“？”，形式为“参数名=参数取值”，例如“limit=10”，表示查询不超过10条数据。 例如，您需要获取IAM在“华北
图规格(边数)费用明细账单 产品类型 图引擎服务 GES 产品 图规格（边数） 计费模式 按需 资源名称/ID 图实例的名称和ID 例如：ges-0001，70fd9db0-5e13-41af-8d2c-ee4a1858b13f 规格 图实例的规格（边数） 使用量类型 个 单价 按需计费模
点集最短路算法可应用于互联网社交、金融风控、路网交通、物流配送等场景下的区块之间关系的分析。 参数说明 表1 All Shortest Paths of Vertex Sets参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 sources 是 起点ID集合 String 标准csv格式
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 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 statistics 否 是否仅输出总的统计量结果： true：仅输出总的统计数量。 false：输出各点对应三角形数量。
detection)算法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。 参数说明 表1 filtered circle detection参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 sources 否 查询的起始节点ID集合 String - 标准cs
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, 点的ID要求为非负整数 String 标准CSV
ypher，请使用新建索引API构建索引，示例如下： 点label索引添加命令示例，索引名称为cypher_vertex_index，索引类型为全局点索引。 POST http://{SERVER_URL}/ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/indices
array数据类型。 dataType：数据类型，支持的的数据类型如下表所示。 表1 支持的数据类型 类型 描述 char 字符。 char array 定长字符串（需指定最大长度，用maxDataSize参数实现）。 说明： 您可以设置maxDataSize参数来限制该类型数据的最大长度，详见图_元数据示例。
高峰人群车辆迁徙发生时关键路段的模拟；适用于社交、金融风控、交通路网、城市规划等领域 参数说明 表1 OD-betweenness Centrality算法参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 directed 否 是否考虑边的方向 Boolean true或者false
Pairs Shortest Paths）适用于关系挖掘、路径规划、网络规划等场景。 参数说明 表1 Filtered All Pairs Shortest Paths参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 sources 是 起点ID集合，多个节点ID以逗号分隔（即，标准CSV输入格式）
不推荐使用“g.V()”语法，由于点过大时，这种查询方式影响展示效果。 为了避免返回数据过大导致系统查询耗时过长，强烈建议您添加limit参数，并且将limit参数设置在1000以内，展示效果更佳。 边查询 g.E()：查询所有边，不推荐使用，边数过大时，这种查询方式不合理，一般需要添加过滤条件或限制返回数量。
eRank值会相应地提高。 适用场景 PageRank算法适用于网页排序、社交网络重点人物发掘等场景。 参数说明 表1 PageRank算法参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 alpha 否 权重系数(又称阻尼系数) Double 0~1，不包括0和1 0.85
/重要性越高）。 适用场景 PersonalRank算法适用于商品推荐、好友推荐和网页推荐等场景。 参数说明 表1 PersonalRank算法参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值 source 是 节点的ID String - - alpha 否 权重系数 Double
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