大模型语料构建平台

日前，中国电子技术标准化研究院联合北京赛西认证有限责任公司、星环科技等单位在基础知识图谱产品认证规范基础上共同编制形成了《金融领域知识图谱构建平台认证技术规范》、《医疗领域知识图谱构建平台认证技术规范》，为知识图谱构建平台的功能、性能、安全等方面提供了详细的认证要求和测试方法。这一规则的发布将为企业选择和使用知识图谱构建平台提供更加科学、严谨的参考标准，同时也为知识图谱技术的推广和应用提供了更加可靠的保障。星环科技作为《金融领域知识图谱构建平台认证技术规范》、《医疗领域知识图谱构建平台认证技术规范》的主要起草单位，基于在知识图谱领域的技术积淀和经验总结，为进一步规范金融和医疗领域知识图谱构建与应用相关产品及服务质量，建立优质知识图谱产品名录贡献了智慧力量。垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求，通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前，知识图谱在智慧医疗与智慧金融Sophon正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

大模型语料训练是大语言模型构建和优化过程中的关键环节，以下是其具体介绍：训练前的准备数据收集：从多种来源广泛收集数据，如互联网的新闻、博客、论坛，学术文献库，书籍，以及特定行业的专业数据库等。收集对模型的训练效果至关重要。训练过程选择训练框架和算法：根据模型的特点和需求选择合适的框架。同时，选择适合的训练算法，以优化模型的参数。将语料向量化：把清洗和标注好的文本语料转化为模型能够处理的向量形式，通常采用词嵌入技术，将单词映射到低维向量空间中。模型训练：将向量化的语料输入到选定的模型架构中，通过大量的计算和迭代，不断调整模型的参数，使模型能够学习到语料中的语言知识、语义理解和语言生成能力。根据评估结果，对模型进行优化和调整，如调整超参数、增加或减少训练数据、改进模型架构等，以提高模型的性能和泛化能力。训练后的处理模型压缩和优化：训练好的大模型通常具有庞大的参数和较高的计算复杂度，为了编码等。数据标注：对于一些需要特定任务训练的模型，如情感分类、命名实体识别等，需要对数据进行标注。标注可以由人工完成，也可以采用半自动化的方式，利用一些预训练模型和工具进行辅助标注。标注的质量和准确性

大模型语料库构建涵盖语料收集（含多渠道来源）、语料清洗、语料标注、语料分类与筛选以及语料更新与维护等多方面工作，各环节相互配合助力大模型训练与应用。一、语料收集互联网数据采集利用网络爬虫从各种网页包含一些未被数据库收录的学术资料，如学位论文、内部研究报告等。书籍数字化内容将经典著作、畅销书等书籍内容进行数字化处理后加入语料库。这些书籍内容丰富、语言规范，可以为大模型提供深度的知识和良好的语言表达新闻报道，选择来自权威媒体的新闻。领域适配筛选根据大模型的应用领域进行语料筛选。如果模型是用于医疗领域，那么就重点筛选医疗文献、医院病历、医学科普文章等相关语料，确保语料与应用领域紧密相关，以提高模型在特定可以使大模型保持对新知识的学习能力，适应时代的变化。数据验证与修复在更新过程中，对新加入的语料进行验证，检查是否存在错误或不符合要求的内容。同时，对已有的语料进行检查，修复可能出现的问题，如由于数据源更新导致的链接失效、文本内容变化等情况。范例。企业数据利用企业内部的文档，如产品说明书、用户手册、客服记录等都可以作为语料。以软件公司为例，产品的用户手册能够为模型提供关于软件功能、操作流程等方面的知识，客服记录则包含了用户常见的问题和解

以下是对语料库与大模型关系的详细介绍：语料库对大模型的重要性提供知识基础：语料库中的大量文本数据包含了丰富的词汇、语法、语义等语言知识，以及各个领域的专业知识和常识。大模型通过对语料库的学习，能够获取这些知识，从而更好地理解和处理输入的文本，生成准确、有意义的输出。提升泛化能力：丰富多样的语料可以让大模型接触到不同的语言表达方式、主题和情境，从而提高其在各种任务和领域中的泛化能力，使其能够更好地应对未见过的输入和任务1。塑造模型风格和能力：不同来源和特点的语料库会使大模型具备不同的风格和能力倾向。例如，包含大量文学作品的语料库可能使模型在文学创作和情感理解方面表现更好；而包含大量科技文献的语料库则可能使模型在科学知识理解和技术问题解决方面更具优势。大模型对语料库的要求规模要求：通常需要大量的数据来训练大模型，以使其能够学习到足够丰富的语言模式和知识。一般来说，语料库的规模越大，模型能够学习到的信息就越多，但同时也要注意数据的质量和多样性，避免数据冗余和噪声。质量要求：高质量的语料是训练出高性能大模型的关键。语料应具备准确性、一致性、连贯性等特点，避免错误、噪声和重复内容。低质量的语料

星环科技语料开发工具TCS（TranswarpCorpusStudio）通过全面的语料生命周期管理，大大提升语料开发效率，助力企业或机构高质量地构建大模型及其应用。星环科技语料开发工具密机制，确保语料数据、模型和应用的安全可信，满足企业对数据保护的严格要求。随着人工智能技术的快速发展，高质量的语料资源成为构建大模型的关键。星环语料开发工具的推出，将为企业和机构提供一个功能全面、易用高效、安全可靠的语料开发利器，推动人工智能技术在更多领域的应用和发展。的核心优势：强大的语料知识化能力。它能够自动标注知识元素、识别知识类型、推荐知识应用，并构建有针对性的场景知识库。这一能力极大地简化了知识管理和知识应用的过程，使企业能够更快速地从数据中提取有价值的(TranswarpCorpusSudio)是一套强大的语料开发工具集，覆盖了语料获取、清洗、加工、治理、应用和管理的全生命周期，该工具集具备多种灵活的采集和构建方式，能够分布式地高效处理海量语料，满足不同行业和应用场景的需求。TCS内置了丰富的智能化语料加工能力，包括通用性或具有行业特殊性的清洗、转换、标注、增强、质检、合规检查等。这些功能不仅提高了语料处理的效率，也确保了语料的质量和适用性。星环语料开发工具

专业的知识和术语。多语言语料库：包含多种语言的文本，帮助模型学习多语言的表达和翻译能力。标注语料库：经过人工或自动标注的语料库，提供更丰富的语义信息，如情感分析、命名实体识别等。4.语料库的构建工具和大语言模型语料库是指用于训练大语言模型的大量文本数据集合。这些语料库通常包含各种类型的文本，如书籍、新闻文章、网页内容、社交媒体帖子、学术论文等，以确保模型能够学习到广泛的语言模式和知识。以下是大语言模型语料库的详细解释：1.语料库的来源书籍：经典著作、畅销书、专业书籍等，提供深度的知识和良好的语言表达范例。新闻文章：涵盖各种新闻事件和时事，帮助模型了解当前的社会动态和热点话题。网页内容：来自嵌入。数据聚类：将相似的文本聚类，以便模型更好地学习语言模式和主题。3.语料库的类型通用语料库：包含多种类型的文本，覆盖广泛的主题和领域。领域特定语料库：针对特定领域或行业，如医疗、金融、法律等，提供更，更新语料库，确保模型能够学习到最新的知识和语言模式。质量监控：监控语料库的质量，及时发现和处理数据质量问题。版本管理：对语料库进行版本管理，记录每次更新的内容和时间，便于回溯和审计。

、高质量的语料库能够训练出在各种任务和场景中表现出色的模型，使其能够适应不同的输入和输出需求，并具有较强的鲁棒性和稳定性。支持特定领域应用：针对特定领域构建的语料库可以使大模型更好地适应该领域的专业大模型训练语料库是指专门为训练大模型而收集、整理和存储的大规模文本、语音、图像等多模态数据的集合，是大模型学习和训练的基础。以下是具体介绍：特点规模巨大：通常包含数十亿甚至数千亿个数据单元，如单词。数据分割：将数据划分为训练集、验证集和测试集，通常按照一定的比例进行划分，如80%的训练集、10%的验证集和10%的测试集，用于模型的训练、调优和评估。作用提供知识储备：语料库中的丰富数据为大模型提供需求，如在医疗领域构建的语料库可以帮助模型更好地理解医学文献、病历等，从而为医疗诊断、药物研发等提供支持；在金融领域构建的语料库可以用于风险评估、投资建议等。促进模型创新和发展：不断更新和扩充语料库可以接触到不同领域、不同风格、不同主题的知识和表达方式。质量要求高：需具备准确性、一致性、连贯性等特点，尽量减少错误、噪声和重复内容，以确保模型学习到正确和有用的知识。高质量的语料能够提供准确、一致的信息

大数据搭建平台：现代数据处理的基石在信息爆炸的时代，数据已成为新时代的"石油"，而大数据搭建平台则是开采和提炼这一宝贵资源的现代化设施。这种平台不仅仅是技术的集合，更是一种将海量、多样、高速产生的数据转化为有价值见解的系统性解决方案。什么是大数据搭建平台大数据搭建平台是一套完整的软硬件架构，用于收集、存储、处理和分析超出传统数据库处理能力的庞大数据集。这类平台能够处理结构化数据、半结构化数据和非个性化治疗方案，公共卫生机构则可更准确地预测流行病趋势。科学研究同样离不开大数据平台的支持。从天文学的海量观测数据到高能物理实验产生的粒子碰撞记录，再到气候模型的复杂计算，大数据平台为现代科研提供了必要的数据处理能力。大数据搭建平台作为数字化转型的基础设施，正在不断演进以适应新的挑战。从开始的海量数据处理，到现在的实时智能分析，再到未来的隐私保护协作，这一领域的技术创新将持续推动各行业的数据价值挖掘。理解大数据平台的基本原理和应用，已成为信息时代的一项必备知识。结构化数据。其核心价值在于能够从看似杂乱无章的数据海洋中提取出有意义的模式和趋势，为决策提供支持。一个典型的大数据平台通常包含数据采集层、数据存储层、数据处理层、数据分析层和数据应用层。这些层次协同

》、《知识图谱选型与实施指南》、《金融领域知识图谱构建平台认证技术规范》、《医疗领域知识图谱构建平台认证技术规范》等。、发展趋势等方面的信息，为科学决策提供基础。构建行业知识图谱工具星环知识图谱平台-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

大模型训练语料是指用于训练人工智能大模型的文本数据集合。特点大规模性：大模型通常需要海量的语料来学习丰富的语言知识和语义信息，以提高模型的泛化能力和性能。一般来说，训练数据规模越大，模型能够学习到的语言表达，对于训练具有专业领域知识的大模型非常有价值，但需要注意版权问题。社交媒体数据：社交媒体平台上的用户生成内容，反映了当下社会热点、用户情感和各种生活场景，能够为模型提供更贴近实际应用的语言样本：高质量的语料应具备准确性、连贯性、逻辑性和真实性等特点，能够为模型提供正确、有用的信息，避免错误或误导性的数据影响模型的学习和性能。此外，语料还应避免包含偏见、歧视等不当内容。合法性：在收集和使用语料时，必须遵守相关的法律法规，尊重知识产权，确保语料的获取和使用是合法合规的，避免侵犯他人的版权、隐私等权益。常见来源互联网公开数据：从网页、新闻网站、博客、论坛等互联网平台上收集大量的文本数据。这些，但数据的噪声较大，需要进行有效的处理和筛选。企业数据：一些企业拥有大量的内部数据，如客服记录、产品描述、用户评论等，这些数据与企业的业务和用户需求密切相关，可用于训练针对特定行业或领域的大模型，以提高

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。