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单击，可以查看与该实体有关系的局部图谱数据。 单击，可以查看力引导布局的图谱。 单击，可以查看圆形布局的图谱。 单击，可以查看网格布局的图谱。 单击，可以查看分层布局的图谱。 单击，可以查看自动分群布局的图谱。 单击，可以下载当前图谱画面。 预览图谱 在图谱预览页面，您可以查看到所搜索的实体信息。
发布图谱版本 针对全量更新的图谱、增量更新的图谱、通过复制快速创建的图谱，您可以发布图谱版本。只有发布图谱版本后，才能查询图谱中的实体数据。 前提条件 已全量更新图谱或增量更新图谱。 发布图谱版本 登录KG服务管理控制台，默认进入“我的图谱”页面。 在“我的图谱”页面，单击图谱卡片，进入图谱详情页面。
编辑元素链接配置 在知识图谱针对已创建的元素链接支持编辑操作。 登录KG服务管理控制台，默认进入“我的图谱”页面。 在“我的图谱”页面，单击已创建的图谱卡片，进入图谱详情页面。 单击知识图谱问答KBQA卡片下方的“问答配置”，默认进入“元素链接配置”页面。 单击操作列的“编辑”，在元素配置页面
知识图谱是面向各类企业的一站式知识计算平台，提供本体管理、图谱管理、图谱构建等功能，帮助用户从0到1快速构建知识图谱，管理知识图谱流水线任务。 在调用知识图谱服务API之前，请确保已经充分了解知识图谱服务相关概念，详细信息请参见产品介绍。 KG服务以开放API的方式提供给用户，您可
体基础上修改本体信息，新的本体信息会覆盖原有本体信息。而本章节所介绍的修改本体操作是基于某一个图谱版本使用的本体来修改本体信息，快速新建一个新的本体；同时会基于新的本体和当前图谱版本的数据生成一个新的图谱版本。 登录KG服务管理控制台，默认进入“我的图谱”页面。 在“我的图谱”页面，单击图谱卡片，进入图谱详情页面。
准确率：在被所有预测为正的样本中实际为正样本的概率。 召回率：在实际为正的样本中被预测为正样本的概率。 F1：综合考虑准确率和召回率的影响，由两者计算而来，越接近1代表模型越好。 训练数据路径 已发布版本的模型，其训练数据的OBS存储目录。 更新时间 已发布的模型版本的更新时间。 状态
新建实体 “实体类型” 从当前图谱所对应的本体所包含的概念节点中，选择一个作为新增数据的实体类型。 “属性” 根据选择的实体类型，填写该实体的属性值。其属性字段是在创建当前图谱所对应的本体时所编辑的属性字段。 例如在创建本体结构时，概念节点“film”的属性包括“box_office”、
如果您需要对华为云上购买的知识图谱服务（Knowledge Graph，简称KG）资源，给企业中的员工设置不同的访问权限，以达到不同员工之间的权限隔离，您可以使用统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM）进行精细的权限管理。该服务提
件URL中的{project_id}。 登录知识图谱服务管理控制台，在图谱管理页面，单击图谱卡片，进入图谱详情页，复制图谱ID替换配置文件URL中的{kg_id}。 图5 图谱ID 单击“Headers”配置项。将获取的Token复制到“X-Auth-Token”的参数值中。 图6
增量更新图谱 针对已经创建的知识图谱，您可以增量更新图谱，即在原有图谱的数据基础上增加新的数据更新知识图谱。 增量更新图谱 登录KG服务管理控制台，默认进入“我的图谱”页面。 在“我的图谱”页面，单击图谱卡片。 进入图谱详情页面。 单击右上角的“增量更新”。 进入“增量更新”页面
如何增量更新图谱 针对已经创建的知识图谱，您可以增量更新图谱，即在原有图谱的数据基础上增加新的数据更新知识图谱。 增量更新图谱 登录KG服务管理控制台，默认进入“我的图谱”页面。 在“我的图谱”页面，单击图谱卡片。 进入图谱详情页面。 单击右上角的“增量更新”。 进入“增量更新”
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，在创建图谱的过程中，需要配置知识融合的融合标识符、待融合的实体、相似度函数和相似度阈值等参数，KG服务会根据所配置的参数进行知识融合。配置知识融合的详细步骤请见配置知识融合。
如果在创建图谱时配置了知识融合，存在被融合的实体，就需要进行融合验证，即验证当前知识融合的配置产生的结果是否符合预期。 背景介绍 知识融合是指融合来自多个数据来源的关于同一个实体或概念的描述信息，对来自不同数据源的知识在统一规范下进行异构数据整合、消歧。 如图1所示的两条数据，这两条数据中的“元鲜”实际上是同一个人，因此需要对这两条数据进行融合。
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，在创建图谱的过程中，需要配置知识融合的融合标识符、待融合的实体、相似度函数和相似度预置等参数，KG服务会根据所配置的参数进行知识融合。配置知识融合的详细步骤请见配置知识融合。
来自不同数据源的知识在统一规范下进行异构数据整合、消歧，完成新知识图谱的创建。 知识融合 知识融合是指融合来自多个数据来源的关于同一个实体或概念的描述信息，对来自不同数据源的知识在统一规范下进行异构数据整合、消歧。 如图1所示的两条数据，这两条数据中的“元鲜”实际上是同一个人，因此需要对这两条数据进行融合。
使用公有资产库中的图谱流水线套件构建图谱 本章节提供一个与电影有关的非结构化数据样例，帮助您快速熟悉使用流水线套件构建知识图谱的过程，以及如何使用公有资产库中的图谱本体组件、模型组件。创建完成后，您可以搜索预览相关实体的知识图谱，也可以在创建的图谱基础上全量更新或增量更新图谱。
配置完流水线的图谱，如何修改数据 已通过流水线配置完成构建的知识图谱，如果想要修改数据，可通过全量更新或增量更新图谱的方式，更新图谱。 全量更新图谱 针对已经创建的知识图谱，您可以全量更新图谱，即使用新的数据源更新知识图谱。 增量更新图谱 针对已经创建的知识图谱，您可以增量更新图
信息抽取是从基础数据中抽取待创建图谱的实体、属性信息以及实体间的相互关系。 通过输入实体类型、抽取函数及抽取前后的数据字段，完成信息抽取的配置。 配置信息抽取 配置知识映射 - 知识映射是建立从基础数据抽取出的结构化信息与知识图谱本体的映射关系。 通过设置映射前后的相关字段，完成知识映射的信息配置。 配置知识映射
text”必须有一个为非空。如果同时为非空，则忽略“text”的值，以“sources”为推荐算法输入。 最小长度：0 最大长度：512 size 否 Integer 希望返回的节点总个数，1~100，默认为10。 最小值：1 最大值：100 steps 否 Integer 推荐算法总的游走步数，1~200000，默认为1000。
模型训练，构建一个人物、电影有关的信息抽取模型，在自定义抽取模型的基础上去创建图谱。 使用公有资产库中的图谱流水线套件构建图谱 本实践提供一个与电影有关的非结构化数据样例，以便用户快速熟悉使用流水线套件构建知识图谱的过程，以及如何使用公有资产库中的图谱本体组件、模型组件。创建完成
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