和查询，通过向量和相似度的计算，实现对数据的语义理解和检索。 Vector向量存储：是一种将数据转换为数学表示的方法，它可以度量数据之间的关系和相似度。向量存储可以根据不同的词向量模型进行初始化、更新、查找和清理操作。向量存储还可以支持多种相似算法，如余弦相似度、欧氏距离、曼哈顿距离等，实现对数据的相似度评分和排序。

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不产生费用。 自然语言处理 NLP：自然语言处理提供分词、命名实体识别、关键词提取、文本相似度等自然语言相关的API，可用于智能问答、 对话机器人 、内容推荐、电商评价分析。 机器翻译 NLPMT：机器翻译(Machine Translation)致力于为企业和个人提供不同语种间快速

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到句子的句法结构。例如中文中使用依存句法分析，将一句话分析出主谓宾结构，将宾语定义为谓语动词的支配对象等。 文本相似度 对文本对进行相似度计算，详细内容请参见文本相似度接口参考中的示例。 句向量 将语句映射至固定维度的实数向量。详细内容请参见句向量接口参考中的示例。 实体链接 针

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添加或者删除待计算路径 图3 选择配体对 返回相似度后默认全勾选，您可以进行勾选或去除勾选要计算的路径，如果未勾选，则后面就不会对其进行FEP计算。在相似度返回之前，您也可以直接选择配体对进入下一步。 图4 选择计算路径 单击“下一步”，进入FEP设置页面，设置相关参数。 时间步长：默认值：0

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类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等。 聚类 聚类是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。

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计算 弹性云服务器 E CS 裸金属服务器 BMS 镜像服务 IMS 弹性伸缩 AS 父主题： SCP授权参考

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标记节点的标签信息。利用样本间的关系建图，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。 适用场景 标签传播算法（Label Propagation）适用于资讯传播、广告推荐、社区发现等场景。

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。 图1 人脸检测示意图 人脸比对 通过对人脸区域的特征进行对比，该服务可以返回给用户两张图片中人脸的相似度。如果两张图片中包含多张人脸，则在两张图片中选取最大的人脸进行相似度比对。 图2 人脸比对示意图 人脸搜索 人脸搜索给用户提供了人脸集操作相关的API。用户可以通过创建人脸

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向量数据库函数与操作符 向量距离计算接口 向量操作函数接口 向量函数和操作符 相似文档排序召回检索函数和操作符 父主题： 函数和操作符

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Embeddings # redis向量 # 不同的向量存储， 不同的相似算法；计算的评分规则不同； 可以同过scoreThreshold 设置相似性判断阈值 # 例如使用Redis向量、余弦相似度、 CSS 词向量模型，并且设置相似性判断阈值为0.1f，代码示例如下 embedding_api

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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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String - - target 是 输入终点ID String - - 示例 输入参数source=Lee，target=Alice，计算两个节点之间的关联度，JSON结果会展示在查询结果区。 父主题： 算法参考

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length length函数用于返回字符串的长度。 相似函数：lengthb，lengthb函数用于计算字符串str以字节为单位的长度，返回STRING类型的值。 命令格式 length(string <str>) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 str

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8，输入用户问“我可以去哪办理”，机器人返回相似度得分大于0.8的标准问给用户，并推荐相似度得分大于0.6的标准问： 图8 阈值调整前 单击“查看JSON”，查看具体的相似度得分。 图9 查看相似度得分 阈值调整后，推荐问阈值为0.7，直接回答阈值为0.9，输入用户问“我可以去哪办理”，语料库中没有与用户问相似度得分高于0

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Assertions; //redis向量 // 不同的向量存储， 不同的相似算法；计算的评分规则不同； 可以同过scoreThreshold 设置相似性判断阈值 // 例如使用Redis向量、余弦相似度、CSS词向量模型，并且设置相似性判断阈值为0.1f，代码示例如下 Cache cache =

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length length函数用于返回字符串的长度。 相似函数：lengthb，lengthb函数用于计算字符串str以字节为单位的长度，返回STRING类型的值。 命令格式 length(string <str>) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 str

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lengthb lengthb函数用于计算字符串str以字节为单位的长度。 相似函数：length，length函数用于返回字符串的长度，返回BIGINT类型的值。 命令格式 lengthb(string <str>) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 str

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lengthb lengthb函数用于计算字符串str以字节为单位的长度。 相似函数：length，length函数用于返回字符串的长度，返回BIGINT类型的值。 命令格式 lengthb(string <str>) 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 str

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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。 父主题： 创建图谱

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示。 计算类型：当前支持数值和日期计算。 计算方式：在下拉框中选择所需的计算方法。 当“计算类型”选择“数值”时，支持求和、平均值、最大值、最小值和乘积。参与计算的字段当前仅支持“数字输入框”。 在下拉框中选择计算公式，再选择参与计算的字段，即可自动计算出结果。 当“计算类型”选

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间的关系建图，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

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