图，节点包括已标注和未标注数据，其边表示两个节点的相似度，节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数据就像是一个源头，可以对无标签数据进行标注，节点的相似度越大，标签越容易传播。 Louvain算法 基于模块度的社区发现算法，该算法在效率和效果上都表现较好，并且能够发现层次性的社区

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simlarity_threshold 否 0.9 相似度阈值。两张图片相似程度超过阈值时，判定为相似图片，反之按非相似图片处理。输入取值范围为0~1。 embedding_distance 否 0.2 样本特征间距。两张图片样本特征间距小于设定值，判定为相似图片，反之按非相似图片处理。输入取值范围为0~1。

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图，节点包括已标注和未标注数据，其边表示两个节点的相似度，节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数据就像是一个源头，可以对无标签数据进行标注，节点的相似度越大，标签越容易传播。 Louvain算法 基于模块度的社区发现算法，该算法在效率和效果上都表现较好，并且能够发现层次性的社区

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模拟退火算法(Anneal) 模拟退火算法即Anneal算法，是随机搜索中一个简单但有效的变体，它利用了响应曲面中的平滑度。退火速率不自适应。Anneal算法从先前采样的一个试验点作为起点，然后从与先验分布相似的分布中采样每组超参数，但其密度更集中在选择的试验点周围。随着时间推移

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ClusterCoefficientSample 聚类系数 BetweennessSample 中介中心度算法 EdgeBetweennessSample 边中介中心度 OdBetweennessSample OD中介中心度 SingleVertexCirclesDetectionSample 单点环路检测

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自然语言处理 套件 通用文本分类场景。 智能问答 通过中文分词、短文本相似度、命名实体识别等自然语言处理相关技术，计算两个问题对的相似度，可解决问答、对话、语料挖掘、知识库构建等问题。 内容推荐 通过文本分类预测模型，精确匹配出语义相似的内容，快速构建内容推荐场景。 视觉套件 商品识别 无人超

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剪切字符串 概述 “剪切字符串”算子，截取已有字段的值，生成新的字段。 输入与输出 输入：需要截取的字段 输出：截取后生成的新字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 被截取的字段 配置被截取字段相关信息： 输入字段名：配置输入字段名，需填写上一个转换步骤生成的字段名。

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integer) 返回字符串中最左边的长度为 integer 值的字符串。如果 integer 为负，则返回 EMPTY 字符串。如果有任一参数 为 NULL 则返回 NULL。 RIGHT(string, integer) 返回字符串中最右边的长度为 integer 值的字符串。如果 integer

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arr[180]; } var; 要在一个VARCHAR宿主变量中存储一个字符串，该宿主变量必须被声明为包含零字节为终止符长度的字符串。字段arr存放以零字节为终止符的字符串，字段len存放存储在arr中的字符串的长度，计算长度时不包括终止符。当宿主变量被用于一个查询的输入时，如果s

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字符串函数 表1 字符串函数列表 序号 MySQL数据库 GaussDB数据库 差异 1 ASCII() 支持。 - 2 BIT_LENGTH() 支持。 - 3 CHAR_LENGTH() 支持，有差异。 GaussDB 此函数如果数据库字符集是SQL_ASCII，CHAR_LENGTH()会返回字节数而非字符数。

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字符串函数 CHAR函数 输入：CHAR 1 CHAR( expression1 ) 输出： 1 LENGTH( expression1 ) CHARACTERS函数 输入：CHARACTERS 1 CHARACTERS( expression1 ) 输出： 1 LENGTH(

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剪切字符串 概述 “剪切字符串”算子，截取已有字段的值，生成新的字段。 输入与输出 输入：需要截取的字段 输出：截取后生成的新字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 被截取的字段 配置被截取字段相关信息： 输入字段名：配置输入字段名，需填写上一个转换步骤生成的字段名。

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STRING 返回字符串的大写形式 LOWER(string) STRING 返回字符串的小写形式 POSITION(string1 IN string2) INT 返回第一个字符串在第二个字符串中首次出现的位置。若第一个字符串不存在与第二个字符串，则返回0 TRIM([ BOTH |

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后返回结果字符串。如果未指定填充字符，则使用“ ”进行填充。 replace函数 将字符串中的匹配字符串替换成指定的字符串，如果未指定替换字符串，则将匹配的字符串从原来的字符串中删除。 reverse函数 将字符串转换成反向顺序的字符串。 repeat函数 将字符串重复指定次数。

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STRING 返回字符串的大写形式 LOWER(string) STRING 返回字符串的小写形式 POSITION(string1 IN string2) INT 返回第一个字符串在第二个字符串中首次出现的位置。若第一个字符串不存在与第二个字符串，则返回0 TRIM([ BOTH |

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arr[180]; } var; 要在一个VARCHAR宿主变量中存储一个字符串，该宿主变量必须被声明为包含零字节为终止符长度的字符串。字段arr存放以零字节为终止符的字符串，字段len存放存储在arr中的字符串的长度，计算长度时不包括终止符。当宿主变量被用于一个查询的输入时，如果s

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字符串处理 对字符串内容进行处理。 连接参数 字符串处理连接器无需认证，无连接参数。 去除数字 输入参数 输入参数说明如表1所示。 表1 去除数字输入参数说明 参数 必填 说明 输入字符串 是 输入字符串。 输出参数 输出参数说明如表2所示。 表2 去除数字输出参数说明 参数 说明

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字符串类型 概述 MySQL以字符单位解释字符列定义中的长度规范。这适用于 CHAR、VARCHAR和TEXT类型。DSC工具支持以下列出类型转换。 类型对照 表1 字符串类型对照表 MySQL字符串类型 MySQL INPUT GaussDB(DWS) OUTPUT CHAR CHAR[(0)]

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STRING 返回字符串的大写形式 LOWER(string) STRING 返回字符串的小写形式 POSITION(string1 IN string2) INT 返回第一个字符串在第二个字符串中首次出现的位置。若第一个字符串不存在与第二个字符串，则返回0 TRIM([ BOTH |

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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

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Louvain算法 概述 Louvain算法是基于模块度的社区发现算法，该算法在效率和效果上都表现较好，并且能够发现层次性的社区结构，其优化目标是最大化整个社区网络的模块度。 适用场景 Louvain算法适用于社团发掘、层次化聚类等场景。 参数说明 表1 Louvain算法参数说明 参数

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