知识图谱 NLPKG

创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作，在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”，填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题： 计算节点API

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查询并导出课程学习记录 前提条件 用户具有“查询课程记录”权限 操作步骤： 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->学习记录”，查询课程学习记录 点击顶部“课程学习记录”可以在这里对学习记录进行查询以及导出，筛选说明如下表： 图1 课程记录查询条件 表1 “课程学习记录”筛选项

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参数的值为创建新容器的CPU核数。 内存配额：执行特征选择作业和训练作业时，会创建新容器来执行，该参数的值为创建新容器的内存。 样本粗筛：当己方数据过大无法导出成文本文件时，可以使用样本粗筛获取合作方的明文id前缀，使用大数据组件筛选出id前缀相符的数据，达到减少数据量的目的。样

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天筹求解器服务简介 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题： 服务介绍

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如何全量更新图谱 针对已经创建的 知识图谱 ，您可以全量更新图谱，即使用新的数据源更新知识图谱。 当图谱版本数量达到上限时，无法全量更新图谱。 前提条件 在全量更新知识图谱之前，如果您选择通过流水线配置构建新图谱，您需要提前创建用于组织新图谱信息结构的本体，方式如下： 方式一：控制台创建本体

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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、 CS V、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

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计费问题 如何购买、体验知识图谱 知识图谱如何计费 知识图谱的计费规格，一万条边、百万边、千万边具体指什么 知识图谱服务如何续费 如何查看已购买的知识图谱套餐包

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域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

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全量更新图谱 针对已经创建的知识图谱，您可以全量更新图谱，即使用新的数据源更新知识图谱。 当图谱版本数量达到上限时，无法全量更新图谱。 前提条件 在全量更新知识图谱之前，如果您选择通过流水线配置构建新图谱，您需要提前创建用于组织新图谱信息结构的本体，方式如下： 方式一：控制台创建本体

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执行知识图谱查询命令 功能介绍 指定知识图谱实例ID，在ID对应的知识图谱后端执行gremlin查询命令。gremlin命令仅限于读取操作，禁止执行修改操作。 URI POST /v1/{project_id}/kg/kg-instances/{kg_id}/gremlin-query

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已 注册华为账号 ，并完成实名认证。具体申请信息请见账号注册和实名认证。账号不能处于欠费或冻结状态。 已在知识图谱服务上创建知识图谱。 步骤1：配置环境 下载并安装Postman。 Postman建议使用7.24.0版本。 下载知识图谱的Postman配置文件。 下载地址：KG_OpenApi.postman_collection

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题： 产品介绍

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，为租户提供最优阻断方案，全方位抵御安全风险。处置勒索软件后，华为乾坤防勒索解决方案基于知识图谱的攻击可视化技术，支持进程、注册表、文件、网络连接等溯源操作，用于支撑风险全面加固和勒索事件深度清理，防止同一勒索事件重复发生。 父主题： 方案概述

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“存储路径”：选择数据源文件存放在OBS桶的文件路径。 “为OBS桶授权”：如果OBS桶未授权，请勾选“确认授权”。 选择完成后，单击“确定”。 “实体类型字段”：当数据格式选择“JSON”时，在“实体类型字段”文本框中填写基础数据中描述实体类型的函数字段。 例如以一个有关于电影的图谱数据为例，选择数据格式和数据源文件后，下方可预览基础数据。

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ague_id}/fl-jobs/{job_id} 保存横向联邦学习作业 响应示例 无 状态码 状态码 描述 200 保存横向联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部 服务器 错误 父主题： 可信联邦学习作业管理

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错： RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度，导致训练失败。

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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。 在知识图谱服务中，需要提前从OBS导入用于构建知识图谱的基础数据。 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。 在知

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建立用户搜索输入的关键词与知识图谱中的实体之间的映射关系，为用户推荐满足用户需求的结构化信息内容，而不是互联网网页。 图1 知识图谱与语义搜索 智能问答系统 基于知识的问答系统建立大规模知识库，通过理解将用户的问题转化为对知识图谱的查询，提供用户所关心的问题答案。 图2 知识图谱与智能问答 大数据分析与决策

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