知识图谱构建实战：CN-DBpedia与数据存储选择

"本文主要介绍了如何构建知识图谱，包括从零开始构建和在CN-DBpedia基础上进行扩展，涉及到MySQL、PostgreSQL和Neo4j等数据库的使用，并对知识库的两种主要类型——CuratedKBs和ExtractedKBs进行了区分。文中以CN-DBpedia为例，详细阐述了知识图谱的构建流程，包括知识获取、知识融合、知识验证、知识计算和应用。数据支持层是构建的基础，涉及数据来源、数据库选择和schema设计。" 在构建知识图谱的过程中，首先我们需要理解知识图谱的基本类型。CuratedKBs，如Freebase和Yago2，是通过结构化方式从维基百科、WordNet等权威来源提取实体和实体关系，形成高度结构化的知识库。而ExtractedKBs，如StanfordOpenIE和NELL，则直接从大量非结构化网页中自动抽取出实体关系，其涵盖的知识更广泛，但精确度相对较低。 CN-DBpedia作为中文的知识图谱实例，它的构建流程主要包括以下几个步骤： 1. **知识获取**：从各种百科和半结构化数据源中抓取信息，例如爬取中文百科网站。 2. **数据存储**：选择合适的数据库存储这些知识，CN-DBpedia选择了MongoDB，因为它能够处理JSON格式的数据，对于知识图谱的灵活性较高。在特定情况下，如果需要图查询，例如在征信领域查找公司之间的关联，可能会采用图数据库如Neo4j。 3. **schema设计**：定义数据模型和结构，这对于确保数据的一致性和可集成性至关重要。 构建过程中，还需要考虑**知识融合**，即处理来自不同源的冲突信息，以及**知识验证**，确保数据的准确性和可信度。接着是**知识计算**，包括对知识进行推理和分析，最后是**应用**，将知识图谱应用于实际场景，如问答系统、推荐系统或数据分析。 在数据支持层，选择数据库时需要权衡关系数据库（如MySQL、PostgreSQL）和NoSQL数据库（如MongoDB）的优势。关系数据库适合处理结构化数据，而NoSQL数据库更适合非结构化和半结构化数据。内存数据库如Redis可用于提高数据访问速度，图数据库则适用于处理复杂的关系网络。 在实际操作中，构建知识图谱往往需要不断试错和优化，尤其是在数据库选择和schema设计上，这需要根据具体项目的需求和预期性能来决定。通过CN-DBpedia的实践案例，我们可以了解到知识图谱构建的复杂性和挑战，同时也展示了其实现的可能路径。讨论和分享经验对于避免重复踩坑和提高效率是非常有益的。