更新时间:2022-04-26 GMT+08:00
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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。

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

图2 知识融合
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

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