交通知识图谱关系数据

设施、车辆、交通规则等；边表示实体之间的关系，如连接、依赖、遵守等。将所有的节点和边组织起来，形成一个大型的知识图谱。图谱存储与查询：将构建好的交通知识图谱存储在数据库中，并为用户提供查询接口。用户可以通过交通知识图谱是一种用于表示、组织和共享交通领域知识的图形化工具。通过建立节点和边的关系，呈现了交通领域内各种关键概念、实体、属性和关系之间的关联关系。交通知识图谱可以帮助人们更好地理解和掌握交通领域的知识，并为交通规划、交通管理、交通安全等提供决策支持。交通知识图谱的构建主要包含以下几个步骤：数据收集：收集与交通领域相关的各类数据，包括但不限于道路信息、交通标志、交通信号、车辆信息、交通事故等上下文信息，将文本数据中的交通实和它们之间的关系提取出来，并将其映射到图谱中的节点和边。图谱构建：根据实体和关系的提取结果，构建交通知识图谱的节点和边。节点表示交通领域内的各类实体，如道路、交通关键词、属性等进行查询，系统将根据用户的查询意图，快速在图谱中找到相关知识，并进行展示和推荐。通过交通知识图谱，人们可以更加直观地了解交通领域的知识。例如，用户可以通过查询道路节点，了解某条道路的

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什么是多模态知识图谱？多模态知识图谱是一种基于多种数据源和模态信息进行建模的知识图谱，除了传统的文本、结构化数据和关系数据外，还包括图像、视频、音频等多种形式的非结构化数据。在多模态知识图谱中，每个实体和关系都可能包含不同的数据模态，这些数据之间通过共同的特征和属性进行关联和建模，可以更全面、更准确地描述复杂的现实世界。多模态知识图谱的建模过程需要包括多个方面，如数据融合、特征提取、实体识别和关键特征供后续处理使用。实体识别：对于不同模态的数据源，需要识别出其中的实体，使用合适的算法和模型进行特征提取和实体识别。关系建模：基于实体之间的关联特征和属性，建立实体之间的关系图谱，提供复杂的语义关联。多模态知识图谱在社交推荐、自动驾驶和智能问答等领域具有广泛的应用前景，可以提供更全面、更丰富的知识推荐和查询服务。星环科技知识图谱平台-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

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时序知识图谱是一个复杂且多阶段的过程，包括知识抽取、知识融合、存储与查询等环节。知识抽取技术是将数据转化为三元组的过程，可以包括实体识别、关系抽取、事件抽取等技术。知识融合技术包括实体链接、关系链接、属性关键环节包括知识抽取、知识融合、存储与查询。知识抽取涉及实体识别、关系抽取和事件抽取等技术；知识融合包括实体链接、关系链接和属性融合等方面；存储与查询则需要深度存储和高效的查询能力。问：时序知识图谱时序知识图谱是一种以时间为轴心的图谱结构，用于记录事物在时间维度上的关系和演化过程。时序知识图谱是传统知识图谱的扩展，能够更好地符合实际应用场景，挖掘出更多有用的知识。时序知识图谱中的事实被称为三元组，每个三元组由主语、谓语和宾语构成，表示它们之间的关系。其主要特点是将时间变量加入到三元组中，扩展了这种关系模型。时序知识图谱的本质就是时间轴上的知识图谱，是一个多版本、多时刻的动态图谱。建立：什么是时序知识图谱？时序知识图谱是一种以时间为轴心的图谱结构，用于记录事物在时间维度上的关系和演化过程。它扩展了传统知识图谱，能够更好地符合实际应用场景，挖掘出更多有用的知识。问：时序知识图谱的

时序知识图谱是一个复杂且多阶段的过程，包括知识抽取、知识融合、存储与查询等环节。知识抽取技术是将数据转化为三元组的过程，可以包括实体识别、关系抽取、事件抽取等技术。知识融合技术包括实体链接、关系链接、属性关键环节包括知识抽取、知识融合、存储与查询。知识抽取涉及实体识别、关系抽取和事件抽取等技术；知识融合包括实体链接、关系链接和属性融合等方面；存储与查询则需要深度存储和高效的查询能力。问：时序知识图谱时序知识图谱是一种以时间为轴心的图谱结构，用于记录事物在时间维度上的关系和演化过程。时序知识图谱是传统知识图谱的扩展，能够更好地符合实际应用场景，挖掘出更多有用的知识。时序知识图谱中的事实被称为三元组，每个三元组由主语、谓语和宾语构成，表示它们之间的关系。其主要特点是将时间变量加入到三元组中，扩展了这种关系模型。时序知识图谱的本质就是时间轴上的知识图谱，是一个多版本、多时刻的动态图谱。建立：什么是时序知识图谱？时序知识图谱是一种以时间为轴心的图谱结构，用于记录事物在时间维度上的关系和演化过程。它扩展了传统知识图谱，能够更好地符合实际应用场景，挖掘出更多有用的知识。问：时序知识图谱的

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...