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配置数据源 数据是知识图谱的基础。在创建知识图谱时，基于已存储在OBS中的基础数据，您可以从OBS导入用于构建知识图谱的基础数据。 前提条件 已创建图谱并选择图谱规格，请参见购买知识图谱。 提前准备好创建图谱的数据并上传至OBS，详情请参见准备图谱数据。 进入图谱创建页面 在“我
知识图谱的计费规格，一万条边、百万边、千万边具体指什么 知识图谱的数据存储在图数据库，图数据库基本数据类型包含点和边。 点代表实体。如交通网络中的车辆、通信网络中的站点、电商交易网络中的用户和商品、互联网中的网页等。 边代表关系。如社交网络中的好友关系、电商交易网络中用户评分和购
创建图谱简介 数据是知识图谱的基础，在知识图谱服务创建知识图谱时，需要从OBS导入用于构建知识图谱的基础数据。知识图谱服务支持的数据包括XLSX、CSV、JSON、多行单句文本格式，详情请见数据格式要求，其中多行单句文本格式的数据属于非结构化数据。 本章节提供一个与人物、电影有关
(/film.*?)\)', 1) 抽取出导演字段中，与模式 “\(\[link\]@.*?:(/film.*?)\)” 匹配的数据值，返回的类型是一个列表。例如“"导演":庄伟建([link]@庄伟建:/film.kg.huawei.com/庄伟建)，苏万聪([link]@苏万聪:/film
属性融合依据的是哪一步的数据来配置的 属性融合依据的是您图谱里现有的实体和您创建图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
什么是知识图谱服务 知识图谱服务（Knowledge Graph，简称KG）提供一站式知识图谱全生命周期管理服务，包括本体可视化构建、自动化图谱流水线构建，以及图谱问答、搜索、推理等图谱应用能力，企业可以灵活掌控图谱配置，适合复杂多变的业务场景。 功能介绍 针对云服务没有构建知识
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。 每组可添加多个判断融合的属性，最多添加9个。 “相似度函数” 判断属性相似度需要选择相似度函数，当前支持两种相似度函数，一种是“EditSim”（编辑距离），一种是“JaccardSim”（Jaccard距离）。 说明： “
值/多值”、“类型”、“操作”。 名称：属性名称只能由大小写字母、数字、中文、下划线组成，长度为1-63位。 单值/多值：选择当前属性是单值还是多值。 类型：选择属性的类型。 单值的可选类型有“single_string”、“single_int”、“single_double”、“single_bool”。
值/多值”、“类型”、“操作”。 名称：属性名称只能由大小写字母、数字、中文、下划线组成，长度为1-63位。 单值/多值：选择当前属性是单值还是多值。 类型：选择属性的类型。 单值的可选类型有“single_string”、“single_int”、“single_double”、“single_bool”。
”、“类型”、“操作”。 “名称”：属性名称只能由大小写字母、数字、中文、下划线组成，长度为1-63位。 “单值/多值”：选择当前属性是单值还是多值。 “类型”：选择属性的类型，“单值”可选类型有“single_string”、“single_int”、“single_doubl
值/多值”、“类型”、“操作”。 名称：属性名称只能由大小写字母、数字、中文、下划线组成，长度为1-63位。 单值/多值：选择当前属性是单值还是多值。 类型：选择属性的类型，可选类型有“single_string”、“single_int”、“single_double”、“single_bool”。
”、“类型”、“操作”。 “名称”：属性名称只能由大小写字母、数字、中文、下划线组成，长度为1-63位。 “单值/多值”：选择当前属性是单值还是多值。 “类型”：选择属性的类型，“单值”可选类型有“single_string”、“single_int”、“single_doubl
物。例如某一具体的电影（人物或关系），可称作实体。 关系 关系是知识图谱三元组的元素之一，指实体与实体之间的语义关系，比如张三是李四的同事，实体“张三”与实体“李四”的关系是同事关系。 图1 本体 数据源配置 数据是知识图谱的基础。创建知识图谱之前，必须收集基础数据用来构建知识图谱。
基于已有图谱，您可以通过修改本体操作，在已有本体基础上修改本体信息，新建一个新的本体。 此操作和编辑本体存在区别。编辑本体是在已有本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。
入实体类型、抽取函数及抽取前后的数据字段，才能进行配置信息映射、配置知识融合等操作。 基本概念 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。目的是从原始数据（包括结构化数据或非结构化数据）中抽取结构化的信息。 配置方式 信息抽取分为结构化抽取和非结构
什么是字段抽取函数 基本概念 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。目的是从原始数据（包括结构化数据或非结构化数据）中抽取结构化的信息。 在通过普通抽取方式进行信息抽取时，即用交互界面配置或用格式化编辑进行信息抽取时，需要配置字段抽取函数。配置
什么是知识融合 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。 图1 知识融合示例 知识融合过程请见图2，融合过程说明请见表1。
配置知识融合时，如何选择融合标识符和配置属性 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。 图1 知识融合示例
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。 图1 知识融合示例
什么是信息抽取 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。目的是从原始数据（包括结构化数据或非结构化数据）中抽取结构化的信息。 配置方式 信息抽取分为结构化抽取和非结构化抽取，其适用范围和抽取方式如表1所示。 表1 配置方式说明 配置方式 适用范围
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