本文从系统工程角度探讨大数据知识图谱的构建，包括数据获取、清洗、存储和查询，以及其在智能搜索、问题解答系统和推荐系统等领域的应用。示例代码展示了从文本文档中提取实体和使用Neo4j存储知识图谱。
大数据知识图谱是一个涵盖广泛领域知识的结构化图谱，它将实体、关系和属性组织成一个统一的框架。在大数据时代，知识图谱具有重要的应用价值，可以帮助人们理解和利用海量的数据。在本文中，我们将从系统工程的角度来探讨大数据知识图谱的构建和应用，并提供相应的源代码示例。
- 知识图谱的构建
构建大数据知识图谱的第一步是数据获取。我们可以从各种数据源中收集数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。常见的数据源包括关系型数据库、Web页面、文本文档等。下面是一个从文本文档中提取实体和关系的示例代码：
import re
def extract_entities(text):
entities = re.findall(
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