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选择属性的时候,可以选择能够通过判断属性的相似度函数值就能判断出来两个实体是否相似的属性。例如对某一指代人物的实体,判断两个实体的属性“name”和“职业”的相似度均满足阈值,就可判断这两个实体实际上指代的是同一个实体。 具体选择什么属性来做这个判断,还要看您业务数据的实际情况。 父主题:
谱或更新图谱时新加入的实体,如果是首次创建图谱,那就没有现有实体。 在创建知识图谱时,当您配置知识映射后,您需要配置知识融合,设置知识融合判断属性及相似度函数参数,完成新知识图谱的创建。 实体需要融合,因为有时候数据中会有多个实体对应现实世界中同一个事物,需要将这些实体合成一个。
以如下融合条件为例: 对电影的属性“name”相似的数据进行知识融合判断,当属性“name”的相似度大于等于0.90,且属性“上映时间”的相似度大于等于0.90时,数据进行融合。对人物的属性“name”相似的数据进行知识融合判断,当属性“name”的相似度大于等于0.90,且属性“职业”的相似度大于等于0
“待融合属性”指判断两个实体相似度所依据的实体属性,每组可选择多个属性判断相似度。 选择属性的时候,可以选择能够通过判断属性的相似度函数值就能判断出来两个实体是否相似的属性。例如对某一指代人物的实体,判断两个实体的属性“name”和“职业”的相似度均满足阈值,就可判断这两个实体实际上指代的是一个实体。
表1 知识融合说明 融合过程 过程说明 初步筛选 知识融合需要初步筛选与融合标识符相似的实体数据。 判断属性相似度 初步筛选与融合标识符相似的数据后,需要配置相似属性和相似度函数,并判断数据之间的属性相似度。 融合知识 对属性相似度均达到阈值条件的数据进行融合。 综上所述,在创建图谱
进行融合。 图1 知识融合示例 配置知识融合后,知识图谱服务会对数据按配置规则进行知识融合。但是融合结果不一定完全正确,需要经过融合验证,判断融合的数据是否描述的是同一个实体或概念。 前提条件 已创建完知识图谱,即完成图谱创建,并在配置知识融合步骤2打开知识融合开关配置知识融合的信息。