构建影视知识图谱：垂直网站数据抽取与实体关系梳理

在构建知识图谱的过程中，特别是针对特定领域如影视领域，利用垂直网站（如豆瓣）的数据是一种有效手段。本文主要介绍如何通过豆瓣网站抽取结构化的影视领域数据，构建一个关于电视剧、电影、演员、导演、编剧和制片人的知识图谱。 首先，文章定义了四个主要的实体类别： 1. 电视剧：只包含已上映的电视剧，属性包括类型、制片国家/地区、语言、首播日期、集数、单集片长、评分以及主页链接（作为主键）。 2. 电影：同样只考虑已上映的电影，属性包括类型、制片国家/地区、语言、上映日期、片长、评分和主页链接（主键）。 3. 演员：包含性别、星座、出生日期、出生地、影人简介和主页链接（主键）。 4. 导演、编剧、制片人：同样具有性别、影人简介和主页链接，但根据职业属性值确定其本体。 接下来，文章明确了实体间的关系： - 导演与电视剧、电影之间的关系：导演执导电视剧和电影。 - 编剧与电视剧、电影的关系：编剧编写电视剧和电影。 - 制片人与电视剧、电影的关系：制片人制作电视剧和电影。 - 演员与电视剧、电影的关系：主演和参演，主演是关键角色，其余为参演。 处理关键问题时，作者提出以下策略： 1. 主演与参演的区分：依据演员列表中前四位为主演，其他为参演。 2. 同名实体的区分：通过主页链接作为唯一标识。 3. 职业类型的区分：根据主页的职业属性值确定实体的本体，例如孔笙被认定为导演，因此在存储时会添加导演、演员和制片人等多个标签。 4. 抽取实体属性：利用网页的结构化数据，如《琅琊榜之风起长林》的类型和语言。 5. 抽取关系：通过查看电影或电视剧的“全部演职员”页面，获取导演、主演等信息。 遇到演职员没有主页的情况，文章建议删除这些缺失关系，以保持知识图谱的准确性。 构建影视领域的知识图谱需要细致的数据抓取、属性解析和关系识别，这既涉及到数据处理技术，也依赖于对垂直网站内容的理解和分析。通过这种方法，可以有效地整合并展示影视领域的丰富信息，为后续的信息检索、推荐系统等应用提供强有力的数据支持。