字符串相似度 概述 支持cosine、levenshtein、jaccard、最长公共子序列、minhash_sim、ssk、simhash_hamming_sim七种方法计算字符串的相似度。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataDF inputs为字典类型，da

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字符串相似度topN 概述 支持cosine、levenshtein、jaccard、最长公共子序列、minhash_sim、ssk、simhash_hamming_sim七种方法计算 文章的相似度 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataDF inputs为字典类型

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文章相似度 概述 支持cosine、levenshtein、jaccard和最长公共子序列四种方法计算文章的相似度。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 DataRame

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文本 TF-IDF 文本词向量 词频统计 文章相似度 字符串相似度 字符串相似度topN NGram Count PMI 关键词抽取 原子分词 文本TF-IDF 三元组转kv 文本分类 LDA 句子拆分 文本摘要 停用词过滤 语义相似距离 父主题： 模型工程

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文本相似度（高级版） 功能介绍 对文本语义相似度计算。 具体Endpoint请参见终端节点。 本API免费调用，调用限制为2次/秒。 文本相似度基础版和高级版基于不同算法实现，对相同文本，基础版和高级版的结果有所差别。根据测试数据，高级版效果一般优于基础版。 调试 您可以在API

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文本相似度（基础版） 功能介绍 对文本进行语义相似度计算。 具体Endpoint请参见终端节点。 调用华为云NLP服务会产生费用，本API支持使用基础套餐包，购买时请在 自然语言处理 价格计算器中查看基础套餐包和领域套餐包支持的API范围。 也可使用文本相似度（高级版）接口，详情请见

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语义相似距离 概述 计算距离某个向量最近的k个向量集合。这些向量通常是通过算法生产的包含语义的向量（例如word2vec生产的词向量，或者doc2vec生产的文章向量）。可以用于寻找和一个单词或者一篇文章相似的单词或者文章。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe

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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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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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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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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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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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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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字符串拼接 函数名 $strConCat(String A, String B) 参数说明 String A：第一个参数为字符串1。 String B：第二个参数为字符串2。 参数A、B支持以下类型： 字符串 局部参数 功能说明 将字符串1和字符串2拼接成一个新的字符串。 使用场景

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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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在UserCF算法中使用，生成的相似度矩阵中为每个用户保留的若干个最相似用户。默认为100。 最小交叉度 物品和物品之间被同一用户行为记录的数量，计算相似度时，过滤掉共同记录小于最小交叉度的item。 默认值：1。 物品活跃度 物品过滤用户的活跃度阈值。 取值范围：1-10000。

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高级功能包dbe_lob，用于大文件（clob/blob）的读取、写入、复制等操作。 dbe_match 高级功能包dbe_match，用于字符串相似度比较。 dbe_task 高级功能包dbe_task，用于作业任务的调度包括提交任务、取消任务、同步任务状态、更新任务信息等可以使数据库定期执行特定的任务。

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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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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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高级功能包dbe_lob，用于大文件（clob/blob）的读取、写入、复制等操作。 dbe_match 高级功能包dbe_match，用于字符串相似度的比较。 dbe_task 高级功能包dbe_task，用于作业任务的调度包括提交任务、取消任务、同步任务状态、更新任务信息等可以使数据库定期执行特定的任务。

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