课程知识图谱厂家

知识图谱是近年来人工智能领域的热门技术之一，对于构建智能化系统和解决复杂问题具有重要意义。在众多知识图谱公司中，星环科技凭借自主研发的知识图谱平台Sophon，成为该领域的领先企业。Sophon覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算和应用为一体，为用户提供全面的知识图谱解决方案。Sophon平台支持低代码图谱构建，使得用户能够以更快速、高效的方式构建知识图谱。同时，平台还具、一致的知识图谱。平台还提供多形式知识计算和推理功能，通过对知识图谱中的数据进行分析和推理，帮助用户发现隐藏的模式和规律。除了具备技术上的优势，Sophon平台还从业务场景出发，积极沉淀金融、保险等营销、保险知识智能问答等场景中有着广泛的应用。在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，星环科技也受到了行业的肯定。公司入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStartups，GreaterChina》，同时，公司还参与了知识图谱领域的国际标准制定，如参编知识图谱架构的国际标准IEEEP2807，以及中国电子技术标准化研究院出版的知识图谱标准化

知识图谱工具是一种帮助人们构建、存储和查询知识图谱的工具。知识图谱是一种以图形表示知识之间关联关系的数据结构，可以更好地组织和理解大量的复杂知识。知识图谱工具的应用范围十分广泛，下面具体介绍几个应用场景：1、搜索引擎：在人们使用搜索引擎查找信息时，常常会出现主题不明确、关键词不准确、结果过于冗杂等情况。而利用知识图谱工具可以帮助搜索引擎更加准确地识别和理解用户的意图，并给出更加精确、符合用户需求的搜索结果。2、智能推荐系统：在智能推荐系统中，利用知识图谱工具可以更加精确地建立用户的兴趣模型，推荐符合用户兴趣的内容。3、智能客服：在智能客服系统中，知识图谱工具可以结合自然语言处理技术，为用户提供更好的解决方案。4、金融风险管理：金融领域的风险管理涉及到多方面的数据、知识和规则，利用了知识图谱工具可以实现对金融风险的智能分析和预测。5、医疗领域：知识图谱工具在医疗领域的应用，主要是将临床知识和病人数据结构化，并利用知识图谱的关联技术，提高医生或患者对医疗数据的理解和应用。知识图谱工具帮助人们构建、存储和查询知识图谱的工具，可用于各种领域的知识表示和推理。无论是社交网络分析、搜索引擎还是

知识图谱软件是用于构建、存储、管理和分析知识图谱的工具。知识图谱软件可以帮助用户将各种形式的知识组织成高可互操作的图形结构，并提供先进的查询和数据分析功能，以便用户能够在结构化知识图谱中进行细粒度的搜索和深度的分析。星环知识图谱平台-Sophon知识图谱作为机器认知智能实现的基础之一，是人工智能的重要组成部分。星环科技在知识图谱领域深耕多年，有着深厚的技术沉淀和积累，自主研发的知识图谱平台Sophon是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型，可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。知识图谱的目的在于将结构化数据、非结构化数据以及这些数据、实体之间的关联关系进行存储和表达。星环科技近期也推出了结合知识图谱、图数据库和向量大模型的问答系统，企业基于具体的行业知识语料，可快速构建更精通特定行业知识的领域大模型，打造具备高效人机交互的业务应用

知识图谱是一种用于组织和表示知识的图形数据结构。知识图谱将现实世界的实体、概念、关系和属性以图形化方式进行建模的技术。知识图谱可以帮助人们更好地理解和获取知识，从而进行智能推理、问题解答和决策支持等多种应用。知识图谱工具是用于创建、管理和查询知识图谱的软件工具。知识图谱工具通常提供一系列功能，包括知识图谱的建模、数据导入、查询与分析等。知识图谱工具可以帮助用户使用图形化界面或编程接口来操作和使用知识图谱，从而实现对知识图谱的有效管理和利用。星环知识图谱平台-Sophon星环科技在知识图谱领域深耕多年，有着深厚的技术沉淀和积累，自主研发的知识图谱平台Sophon是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型，可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。知识图谱的目的在于将结构化数据、非结构化数据以及这些数据、实体之间的关联关系进行存储和表达。星环

知识图谱可视化是指将知识图谱的结构和内容通过图形化的方式展示出来，以便用户更直观地理解和探索知识图谱的内容和关系。知识图谱可视化一般会采用图形化的形式来展示知识图谱的节点和边，其中节点表示知识图谱中的实体（如人物、地点、事物等），边表示实体之间的关系。通过可视化的方式，用户可以更直观地看到知识图谱中的实体和关系之间的联系，从而更好地理解识图谱的结构和内容。知识图谱可视化可以采用不同的图形和布局方式来展示知识图谱，例如，可以使用网络图表达知识图谱中的实体和关系，使用不同的颜色和形状来表示不同类型的实体和关系；还可以力导向布局、圆形布局等方式来布局节点，以便更地展示实体之间的关联关系。知识图谱可视不仅对于知识图谱的构建和管理具有重要意义，还对于知识图谱的应用和推广具有重要作用。通过可视化，用户可以更直观地理解和探索知识图谱的内容，快速找到所需的信息，从而提高知识的获取和应用效率。星环知识图谱平台-Sophon星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识

知识图谱分析是指以知识图谱为基础，运用数据挖掘、机器学习等技术，对知识图谱的各种关系与信息进行深入挖掘与分析的一种方法。它可以通过分析知识图谱中节点之间的关系，提取出潜在的规律和模式，挖掘出知识图谱中的关键信息，为人类理解和应用知识提供支持。在知识图谱分析中，常用的技术包括实体识别与链接关系抽取、文本分类与聚类、图像识别、推理推断、多语言处理等。这些技术可以帮助我们更好地理解知识图谱中的各种概念和关系，从而实现更准、更高效的知识管理和利用。星环知识图谱平台-Sophon星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStartups，GreaterChina》；参编知识图谱领域首项国际标准IEEEP2807《知识图谱架构》、中国电子技术标准化研究院出版的《知识图谱标准化白皮书》、《知识图谱选型与实施指南》，不断为行业规范发展建言献策。

知识图谱管理平台是一种用于构建、管理、查询和可视化知识图谱的技术工具。帮助企业和机构将分散的数据、文本和图像信息融合成一个连贯的知识图谱，并利用这个图谱提供智能化的推荐、搜索和自动化决策支持功能。知识图谱管理平台通常包含数据采集、实体识别、关系抽取、图谱构建、图谱存储和查询等功能，同时提供统一的数据接口和开放的API，方便应用开发人员在基础上进行二次开发和扩展。知识图谱管理平台主要的作用是将分散数据组织成一个有意义的整体，该整体可以在各种用中复用，包括自然语言处理、数据分析、智能推荐和机器学习等领域。此外，知识图谱管理平台还可以帮助企业构建自己的知识图谱应用系统，例如企业知识管理、电子商务、金融风险管理、智能出行等领域。知识图谱管理平台与传统的关系型数据库之间有很大的区别。传统的关系型数据库是基于表的结构，而知识图谱则是基于图的结构，它更适用于表示实体之间的关系和语义上的相似性。在知识图谱中，每个实体都是一个节点，每个关系则是一个有向边，这种图结构的表示方式可以更好地捕捉实体之间的复杂关系和上下文。知识图谱管理平台是一个数据驱动的、语义学导向的工具，可以帮助企业更好地管理和利用分散的

知识图谱是一种以符号形式描述现实世界中概念和概念之间关系的知识库。它通过节点（实体）和边（关系）的形式，来表示现实世界中各种实体以及它们之间的联系。知识图谱构建过程知识图谱的构建过程一般包括以下处理等技术，识别和提取实体之间的关系，这些关系可以包括分类关系、组成关系、属性关系等。知识表示：将识别出的实体和关系用符号表示出来，构成知识图谱的节点和边。知识推理：利用知识图谱进行推理，可以推导出更多的新知识。知识存储和查询：将构建好的知识图谱存储在数据库中，并设计高效的查询算法，以便快速准确地查询和获取知识。在构建知识图谱时，需要考虑诸如数据质量、数据规模、知识更新等问题，以及如何选择适当的算法和工具来构建知识图谱。星环知识图谱平台-Sophon星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码快速解决不同场景下的业务问题。目前，星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地，在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱

工业知识图谱是一种以工业领域知识为基础的知识图谱。它以工业相关的概念、体、属性、关系等信息为节点，通过各种关联关系将这些节点连接在一起，形成一个结构化的图谱网络。工业知识图谱可以帮助人们理清工业领域中的知识关系，加深对工业问题的理解。通过工业知识图谱，人们可以快速查找和获取工业领域的相关知识，发现潜在的关联，并辅助决策和解决问题。工业知识图谱可以应用于多个领域，例如工程制造、能源、材料、物流等。通过将不同领域的知识进行整合和关联，工业知识图谱可以帮助企业优化生产流程、提高效率、降低成本，并推动工业的创新与发展。构建工业知识图谱需要进行数据的采集、清洗和建模等步骤可以利用自然语言处理、图数据库等技术手段进行知识的抽取和整合。此外，人工智能和机器学习等技术也可以与工业知识图谱相结合，实现更高层次的知识推理和应用。工业知识图谱的建设对于工业界和学术界都具有重要意义。它有助于提高工业领域的知识管理和智能化决策能力，对于促进工业转型升级、推动智能制造发展具有积极的意义。星环知识图谱平台-Sophon星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合

数据挖掘是从大量数据中发现并提取有用信息的过程，其中包括处理和分析数据的技术和工具。数据挖掘可以用于识别模式、关联、聚类、分类、预测等任务，以帮助人们做出决策和发现隐藏在数据中的知识。知识图谱是一种以图的形式表示知识的知识库，其中包含实体、关系和属性的信息。知识图谱可以通过连接不同的实体和关系来建立知识之间的联系，以及实体之间的关联。知识图谱常用于语义搜索、智能推荐、问题解答等领域，可以帮助人们更好地理解和利用知识。数据挖掘和知识图谱可以相互结合，通过在知识图谱中应用数据挖掘技术，可以发现更多的知识和关联。数据挖掘可以帮助充和扩展知识图谱中的信息，而知识图谱可以提供更结构化和有意义的上下文信息来指导数据挖掘的过程。综合应用数据挖掘和知识图谱技术，可以进一步挖掘隐藏在数据中的知识，提供更准确和精细化的分析和应用。星环知识图谱平台-Sophon星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路

索引是数据库中某些数据的冗余副本，目的是使查询性能更优。作为代价，数据库需要额外存储空间和较慢写入速度，因此决定哪些字段需要索引是一项重要且不易的任务。（新）StellarDB5.0.1版本不再对旧版本使用的manipulatecreate_index和manipulatedelete_index语法进行支持，在新版本中统一使用createindex和dropindex进行索引的创建和删除新增索引CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR(LabelName)ON[f1,f2,...];CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR[LabelName]ON[f1,f2,...];不支持对TIME_SERIES类型的属性创建索引默认情况下,对同一个Label的某个属性多次创建索引会报错;但如果带有IFNOTEXISTS,则不会抛出任何错误包裹点边LabelName的括号不同，注意区分示例1.在点labelperson的属性name和age上建立索引CREATEINDEXIFNOTEXISTSFOR(person)ON[name,age];示例2.在边labelask...

StellarDB5.0.1版本对图算法场景进行了大规模改进和提升，内置算法性能得到较大提升。在语法方面，StellarDB5.0.1的内置图算法对于返回的节点，会直接以节点类型返回。因此可以直接使用uid(vertex)访问节点的uid，而不再需要node_rk_to_uid函数进行uid的转换。可以参考PageRank等函数。另外，对于图算法返回的节点，我们也可以灵活的访问其其他属性作为返回值。图计算简介StellarDB的图计算使用TEoC语句调用相应图算法。算法的输入数据为图的点、边数据。当前版本中图计算支持结果返回、结果导出和结果写回。在使用图算法时，使用configcrux.execution.modeanalysis;语句切换到分析模式下使用图算法语句。图数据视图StellarDB支持创建一个可被持久化的视图，用于加速图算法执行过程。创建视图创建视图的语法如下所示：createquerytemporarygraphviewGRAPH_VIEW_NAMEas(v)[e]withGRAPH_ALGO(@GRAPH_VIEW_NAME,VIEW_STORE_PATH,CONFI...

快速上手本章节将引导您快速熟悉StellarDB，并为您初步介绍如何通过KGExplorer和beeline客户端操作StellarDB。其中，"StellarDB初探"一节通过构建一张人物关系图，从零介绍如何在StellarDB进行基本操作；"StellarDB进阶"一节为您提供了内置于StellarDB的《哈利·波特》人物关系图，帮助您进一步探索StellarDB。StellarDB初探使用KGExplorer构建图从Manager页面进入KGExplorer页面。若KGExplorer开启了单点登录，会自动跳转Federation登录页面，按如图方式登录：KGExplorer用戶开启方法以及详细使用说明请查看章节《KGExplorer使用文档》。点击登录后进入KGExplorer主页面。我们首先需要构建图名为"hello_world"的图。在主页面右上角点击创建图按钮开始图谱schema的构建。按照引导填写图基本信息后点击确定进入构建页面。在画布中，我们为"hello_world"图创建Boy和Girl两种类型的点，两种类型的点均包含name、salary、age、single四...

为什么引入动态图模型？在实际应用过程中很容易可以发现，图数据在很多图数据的应用场景中并不是静态不变的，而是动态演进的，这些场景中包括例如金融反欺诈场景中金融交易网络随着时间的推进而发生的交易变化、交易社群变化等；又比如社交网络中新增用户、用户关注或者取消关注、更改账户信息等。将图数据变化的历史记录下来，不仅可以用于历史数据规律的总结，还可以利用动态图数据进行动态图神经网络相关技术的研究，从而进一步挖掘数据中潜在的数据价值和更加灵活高效的业务场景，譬如预测某一个时刻某一事件是否会发生。动态图模型的动态变化图数据的动态变化主要分为两类，一类是节点或边的属性的值的变化；另一类变化是子图（结构）的变化，如新增/删除点边。这两种图数据的动态变化可以单独发生，也可以同时发生。从图数据的属性变化角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型可以记录图中节点或者边属性的所有历史版本（而非新数据覆盖旧数据）。在实际数据开发使用中，还可以结合诸如柱状图、趋势图等对历史数据进行可视化，更加直观、更加适合业务使用。从图数据的子图（结构）的角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型还可以返回不同时间子图...

3.1在TDH平台安装StellarDB3.2StellarDB安装校验3.3StellarDB低版本升级至StellarDB5.0.1

类型表达式类型例子十进制型整数10,-213十进制小数1.25,3.604E-14,-2.31十进制型长整数199345843592l,-12381543923L任意精度的有符号十进制数123bd,123.31BD八进制整数(0开头)084,-096字符串"星环",'信息科技'布尔类型true,false,TRUE,FALSE数组类型[1，2，3],["星环","信息科技"],[decimal(10.2,3,1),decimal(100.2,3,2)],[localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627"),localdatetime("2021-11-18T03:50:12.113")]时间类型localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627")Decimal类型decimal(10.2,3,1)地理空间类型point(20.5,30.5),point(-20.5,-30.5)时序类型{localdatetime("2023-01-01T15:16:17")::"nice"},{localdatetime("1997-01-01...

本章节的示例语句均可在示例图my_graph中执行，执行前请先创建示例图my_graph，建图语句如下:creategraphmy_graphwithschema(:Boy{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})(:Girl{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})[:Friend{sinceint}][:Likes{sinceint}]graphproperties:{`graph.shard.number`:3,`graph.replication.number`:...

通过beeline或JDBC时，设置参数configquery.langcypher;将查询语言切换为TEoC模式。根据使用场景选择查询模式（默认为immediate模式）immediate模式通常用于并发及短查询场景，查询结果和中间结果通常不超过百万。通过configcrux.execution.modeimmediate;切换。analysis模式通常用于分析场景，创建图、插入数据以及图算法相关的语句必须在该模式下进行。通过configcrux.execution.modeanalysis;切换。

声明简介声明是指为特定数据类型的变量分配一定的存储空间，并命名该变量以便引用它；必须先声明变量，然后才能引用它；对声明的变量可以进行赋值操作来改变它的值；声明的变量其作用域是Session级别的。变量声明使用decl关键字声明一个变量必须为变量指定名称和类型，且名称不能与已有的变量名相同。声明但未赋值的变量的默认值为null。变量名声明对大小写敏感。变量声明的语句遵循如下格式:DECL[<variable_name>:<variable_type>];使用方法示例如下表所示：语句说明declx:int;声明一个类型为int的变量xdecls:string;声明一个类型为string的变量sdecll:long;声明一个类型为long的变量ldeclb:boolean;声明一个类型为boolean的变量bdecld:double;声明一个类型为double的变量ddecltime:localdatetime;声明一个类型为localdatetime的变量timedecld1:decimal;声明一个类型为decimal的变量d1decllist1:list[int...

StellarDB支持用户添加自定义函数，添加后可在cypher语句中使用。自定义函数实现自定义函数通过java/scala语言开发，可继承实现两种基类，编译成jar包，通过指定命令加载到StellarDB。需要实现的基类为如下两种，可自行选择继承合适的基类：继承UDF基类继承GenericUDF基类。继承UDF基类该类实现简单，功能较为单一。支持Quark的基本类型、数组和Map。适合实现简单的逻辑。继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类继承UDF类必须实现evaluate方法且返回值类型不能为void，支持定义多个evaluate方法不同参数列表用于处理不同类型数据。@Description(name="my_plus",value="my_plus()-ifstring,doconcat;ifinteger,doplus",extended="Example:\n>selectmy_plus('a','b');\n>ab\n>selectmy_plus(3,5);\n>8")/***实现UDF函数，若字符串执行拼接，in...