这篇文章是将会是知识图谱系列的第一篇，也算是学习中的一些笔迹吧，希望能够讲清楚一些基本概念。

前世今生

早在12年Google就提出了知识图谱的概念（Knowledge Graph）。实际上知识图谱技术由来已久，只是不停地换名字：专家系统，与以往，链接数据….我们在各个搜索引擎中也看到了相关的应用：

不同于以前基于文本的搜索方式，知识图谱不是简单的进行文本匹配，而是理解文本背后的语义信息，然后返回相关的结构化的信息。

知识图谱目前没有一个标准化的定义，借用“Exploiting Linked Data and Knowledge Graphs in Large Organisations”中的定义：

A knowledge graph consists of a set of interconnected typed entities and their attributes.

也就是一些相互连接的实体和他们的属性所构成的图，也就是一条条知识。每条知识表示为一个SPO三元组(Subject-Predicate-Object)。

RDF

常用RDF(Resource Description Framework)来表示这种三元关系。RDF中有International Resource Identifiers(IRIs), blank nodes和literals。IRI可以看做是URL或URI的泛化与推广，定义了唯一的实体与资源。 literal为字面量，比如特朗普原名为 Donald John Trump。blank node可以理解为没有IRI和literal的资源。 将罗纳尔多这个实体表示出来：

RDF扩展：RDFS/OWL

RDF这么抽象的描述语言，表达能力还是有限，无法区分类与对象，无法定义描述关系。比如在上面罗纳尔多的途中，如果想定义罗纳尔多是人，里约热内卢是地方，人与地方的关系，人的属性等，RDF就无能为力了。这时候我们就需要RDFS和OWL这两种模式语言/本体语言(schema/ontology language)了。

RDFS定义了一些基础词汇：

1. rdf:class 定义类
2. rdfs:domain 表示属性属于哪个类别
3. rdfs:range 描述该属性的取值类型
4. rdfs:subClassOf 描述该类的父类。比如运动员类是人的子类。
5. rdfs:subProperty. 用于描述该属性的父属性。

用图来描述这个数据层与模式层：

RDFS的扩展OWL

OWL额外又提供了两个功能：快速灵活的数据建模能力与高效的自动推理。 描述属性特征的词汇：

1. owl:TransitiveProperty. 表示该属性具有传递性质。例如，我们定义“位于”是具有传递性的属性，若A位于B，B位于C，那么A肯定位于C。
2. owl:SymmetricProperty. 表示该属性具有对称性。例如，我们定义“认识”是具有对称性的属性，若A认识B，那么B肯定认识A。
3. owl:FunctionalProperty. 表示该属性取值的唯一性。 例如，我们定义“母亲”是具有唯一性的属性，若A的母亲是B，在其他地方我们得知A的母亲是C，那么B和C指的是同一个人。
4. owl:inverseOf. 定义某个属性的相反关系。例如，定义“父母”的相反关系是“子女”，若A是B的父母，那么B肯定是A的子女。

本体映射词汇：

1. owl:equivalentClass. 表示某个类和另一个类是相同的。
2. owl:equivalentProperty. 表示某个属性和另一个属性是相同的。
3. owl:sameAs. 表示两个实体是同一个实体。

假设在一个庞大的数据库中存储了大量人物关系，很多关系是单向的，比如A的父亲是B，但是B的子女却为空，如下：

这时候如果我们用inversOf来表示hasParent和hasChild互为逆关系，那么上图可以表示为：

绿色的关系是RDF中真实存在的，红色的关系是推理得到的。

罗纳尔多那张图可表示为：

数据属性用青色表示，对象属性用蓝色表示。

本体建模

需要下载 protégé 来构建本体，具体操作方式请参阅知乎专栏 来一步步操作。这里我们直接从github下载相关文件,并将其重命名为ontology.owl，这将会在jena推理，检索中用到。

关系数据库到RDF

相当多送入知识图谱的数据是非结构化数据(直接从网络上爬取得)，这里为了简化操作，只操作从关系型数据库中的结构化数据。我们使用 DQRQ 来把mysql中的数据转化为RDF。

下载D2RQ，进入其目录，运行下面的命令生成默认的mapping文件：

generate-mapping -u root -o kg_demo_movie_mapping.ttl jdbc:mysql:///kg_demo_movie

root是mysql的用户名，-欧威输出文件的路径与名称。jdbc:mysql:///kg_demo_movie是需要映射的数据库。生成mapping文件后，我们再根据自己的本体来修改mapping文件。参考相关文档(The D2RQ Mapping Language)。

然后使用命令来了将数据转化为RDF：

.\dump-rdf.bat -o kg_demo_movie.nt .\kg_demo_movie_mapping.ttl

kg_demo_movie.nt是RDF文件。

D2R2与SPARQL endpoint交互

D2RQ把SPARQL查询，按照mapping文件，翻译成SQL语句完成查询，然后把结果返回给用户。如下是D2RQ Server的架构图：

进入d2rq目录，启动D2RQ Server：

d2r-server kg_demo_movie_mapping.ttl

打开http:localhost:2020，可以看到如下界面：

好了，可以在浏览器中查询了。

Apache Jena SPARQL endpoint推理

D2RQ开启endpoint服务，有两个问题：不支持直接将RDF通过endpoint发布在网上，不支持推理。下面的Apache Jena 就派上用场了，它用于构建语义网与链接数据应用。

jena的版本不同，操作也有很大的差异，这里推荐知识图谱-给AI装个大脑 和博客1与博客2 来操作。

DEMO 演示

代码从github 来下载，项目的目录结构为：

kg_demo_movie/
    crawler/
        movie_crawler.py
        __init__.py
        tradition2simple/
            langconv.py
            traditional2simple.py
            zh_wiki.py
            __init__.py
    KB_query/
        jena_sparql_endpoint.py
        query_main.py
        question2sparql.py
        question_temp.py
        word_tagging.py
        external_dict/
            csv2txt.py
            movie_title.csv
            movie_title.txt
            person_name.csv
            person_name.txt
            __init__.py

进入KB_query目录，运行query_main.py，将会看到如下的交互界面：

全文参阅知乎专栏 知识图谱-给AI装个大脑 与 从零构建知识图谱