sparql和elasticsearch构建知识图谱搜索引擎

sparql和elasticsearch构建知识图谱搜索引擎是最新实验室的给mooc中国的项目的主要技术

给mooc中国做的知识图谱，先吐槽一番再说，学校在划水，老师不关心，自己没补助。当作自己学习一下知识吧。

elasticsearch是之前使用的全文检索工具，在速度上很快，分布式具有优势。sparql是rdf的标准检索语言，我们使用的数据库是jena，虽然有点慢，但目前数据量比较小，他们也发现不了。

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整体框架：图谱构建、图谱存储、图谱搜索、图谱可视化

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图谱构建： 主要采用之前一个师兄的c语言的知识点数据，然后爬取了百度百科的数据，然后根据分面（实验室的一个概念）建立子节点。知识点间的关系主要通过文本相似度来确定，就是图谱中的一些点和点的关系，这样图谱就构建好啦。（ps：知识图谱的来源划水会导致后面没法增加更好的功能，没和充分利用图谱优势）

图谱存储： 就是把mysql数据库中的数据导入rdf数据库jena中，主要就是设计存储好模式就好啦。

图谱搜索：

1. 主要进行知识点的搜索，为了提高速度，并没有使用sparql的regex匹配，采用把知识点的id和名称存入到ES中，检索时候得到的是知识点的id，这样就可以进行第二步的sparql查询
2. sparql查询，在jena引擎中，存储采用的是jena的TDB，之后打算使用fuseki，可以将rdf数据库TDB共享出去，理论上速度也会提升，毕竟成为了一个服务，在事务和线程上都有优势。
3. 得到结果，将数据通过restful API传输到前台。
4. PS：全用的java。

图谱可视化：echars的关系图表，加上压力布局。

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总体而言，实验室的这个项目有点水，或许可以管中窥豹，学校就是这样，真正能学到什么全是靠自己