第1章緒論1.1研究背景及意義隨著信息技術(shù)的進(jìn)步，數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量和復(fù)雜性急劇增加，有效地管理和應(yīng)用這些數(shù)據(jù)變得尤為關(guān)鍵。知識(shí)圖譜[1]作為一項(xiàng)創(chuàng)新技術(shù)，其作用在于將龐大而復(fù)雜的數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)化成結(jié)構(gòu)化的知識(shí)，從而能夠提供更智能、更定制化的服務(wù)，幫助我們應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)管理的挑戰(zhàn)。知識(shí)圖譜作為當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的研究焦點(diǎn)，其處理算法已相當(dāng)成熟。由于知識(shí)圖譜包含豐富的圖結(jié)構(gòu)和屬性信息，因此備受關(guān)注。與傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)相比，圖數(shù)據(jù)庫(kù)以圖模型為存儲(chǔ)單元，可高效存儲(chǔ)和處理大規(guī)模、復(fù)雜的、半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化實(shí)體數(shù)據(jù)，并支持多種圖算法。隨著知識(shí)圖譜技術(shù)體系的不斷發(fā)展和完善，知識(shí)圖譜現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于電商、企業(yè)、金融、醫(yī)療等多個(gè)垂直領(lǐng)域[2]。構(gòu)建知識(shí)圖譜有助于將數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)知識(shí)進(jìn)行有機(jī)的數(shù)據(jù)整合，形成一個(gè)結(jié)構(gòu)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹R(shí)庫(kù)[3]。本文提出了以Neo4j為基礎(chǔ)的課程知識(shí)圖譜構(gòu)建方法，旨在提升用戶對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)課程知識(shí)的應(yīng)用和推理能力，進(jìn)一步幫助用戶便捷地獲取所需知識(shí)。通過(guò)對(duì)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)，本文將自然語(yǔ)言處理、知識(shí)圖譜和問(wèn)答系統(tǒng)技術(shù)相結(jié)合，分析并討論系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中的可行性和潛在價(jià)值，為未來(lái)的研究工作提供方向和建議。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.2.1知識(shí)圖譜研究現(xiàn)狀知識(shí)圖譜的核心概念源自于1968年Quillian提出的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)，這是一種用于知識(shí)表示的模型。進(jìn)入20世紀(jì)70年代，隨著專家系統(tǒng)[4]的興起，知識(shí)圖譜得到了進(jìn)一步的發(fā)展動(dòng)力。知識(shí)圖譜采用結(jié)構(gòu)化的方法來(lái)描述實(shí)體和它們之間的復(fù)雜聯(lián)系，這為知識(shí)的呈現(xiàn)、查詢和推理帶來(lái)了創(chuàng)新的手段。作為人工智能領(lǐng)域的重要組成部分，知識(shí)圖譜在搜索引擎優(yōu)化、智能推薦系統(tǒng)、智能問(wèn)答等方面發(fā)揮著重要作用。按照知識(shí)源來(lái)看，知識(shí)圖譜可分為通用知識(shí)圖譜與領(lǐng)域知識(shí)圖譜兩大類[5]。通用知識(shí)圖譜可視為針對(duì)廣泛領(lǐng)域的結(jié)構(gòu)化百科數(shù)據(jù)庫(kù)，其包含的知識(shí)范圍極為廣泛。領(lǐng)域知識(shí)圖譜聚焦于特定專業(yè)領(lǐng)域，對(duì)所涉及專業(yè)的知識(shí)深度和準(zhǔn)確性要求更為嚴(yán)苛。目前，知識(shí)圖譜已被廣泛應(yīng)用于搜索引擎、智能客服、推薦系統(tǒng)、醫(yī)療健康等領(lǐng)域。研究知識(shí)圖譜的探索在國(guó)際上較早開(kāi)始，谷歌、微軟這樣的科技巨擘通過(guò)實(shí)際應(yīng)用促進(jìn)了這一領(lǐng)域的迅速進(jìn)步。舉例來(lái)說(shuō)，谷歌的知識(shí)圖譜項(xiàng)目主要旨在提高搜索結(jié)果的相關(guān)性和信息量，而Facebook的社交圖譜則旨在改善用戶的社交網(wǎng)絡(luò)體驗(yàn)。此外，諸如斯坦福大學(xué)和麻省理工學(xué)院等學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)也在本體構(gòu)建[6]和知識(shí)表示等領(lǐng)域進(jìn)行了持續(xù)且深入的研究。國(guó)內(nèi)的研究和應(yīng)用同樣活躍，百度知圖譜、阿里巴巴商品知識(shí)圖譜以及騰訊社交知識(shí)圖譜等都是典型代表。在學(xué)術(shù)層面，中國(guó)學(xué)者也在本體構(gòu)建、知識(shí)融合、查詢處理等方面取得了一系列成果。比如在2014年，陳名等研究者根據(jù)生物醫(yī)藥領(lǐng)域過(guò)去十年的研究文獻(xiàn)，建立了一個(gè)專門的生物類似物知識(shí)圖譜，這大大方便了人們對(duì)該領(lǐng)域研究熱點(diǎn)和前沿動(dòng)態(tài)的理解。1.2.2知識(shí)應(yīng)用研究現(xiàn)狀知識(shí)圖譜集人工智能[7]與大數(shù)據(jù)于一體，其完整的生命周期包括若干關(guān)鍵性技術(shù)環(huán)節(jié)，諸如知識(shí)的提取與表征、知識(shí)整合、以及知識(shí)的推理和評(píng)價(jià)。這些技術(shù)是構(gòu)建和應(yīng)用知識(shí)圖譜的基礎(chǔ)，也是目前研究的熱點(diǎn)。觀察當(dāng)前的研究動(dòng)態(tài)，可以發(fā)現(xiàn)關(guān)于知識(shí)圖譜的學(xué)術(shù)論文數(shù)量正呈現(xiàn)快速上升的趨勢(shì)，這一現(xiàn)象凸顯了學(xué)術(shù)領(lǐng)域?qū)χR(shí)圖譜重要性的廣泛認(rèn)同。同時(shí)，越來(lái)越多的綜述性文章的出現(xiàn)，映射出對(duì)知識(shí)圖譜的核心技術(shù)和應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行的徹底整理與深度剖析。除此之外，針對(duì)知識(shí)圖譜推理機(jī)制的具體研究以及對(duì)這一領(lǐng)域未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)的預(yù)測(cè)和探討也在不斷展開(kāi)。在國(guó)內(nèi)，近些年陸續(xù)有眾多關(guān)于知識(shí)圖譜的專著問(wèn)世，這反映了國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)這一領(lǐng)域的濃厚興趣和顯著成就。此外，知識(shí)圖譜技術(shù)在各類應(yīng)用場(chǎng)景中的運(yùn)用也日益廣泛，涵蓋了自然語(yǔ)言處理[8]、智能檢索、推薦系統(tǒng)等多個(gè)領(lǐng)域，這些都標(biāo)志著知識(shí)圖譜技術(shù)應(yīng)用的主要發(fā)展方向。無(wú)論是在國(guó)際還是國(guó)內(nèi)，知識(shí)圖譜的研究都在不斷深化，應(yīng)用領(lǐng)域也在不斷擴(kuò)大。隨著相關(guān)技術(shù)的不斷進(jìn)步，未來(lái)知識(shí)圖譜的應(yīng)用將更加廣泛和深入。1.3主要研究?jī)?nèi)容本文的主要研究?jī)?nèi)容是面向課程知識(shí)領(lǐng)域，首先對(duì)于課程內(nèi)容進(jìn)行實(shí)體抽取和關(guān)系抽取，然后以Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)為基礎(chǔ)，構(gòu)建一個(gè)課程知識(shí)圖譜。最終將所建立的課程知識(shí)圖譜作為優(yōu)質(zhì)知識(shí)庫(kù)資源，實(shí)現(xiàn)智能問(wèn)答平臺(tái)的開(kāi)發(fā)。以下是主要工作內(nèi)容概述：1.參考《數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)概論》教材，手動(dòng)提取課程相關(guān)信息，并使用Jieba分詞[9]等工具進(jìn)行數(shù)據(jù)處理分析，為構(gòu)建知識(shí)圖譜提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。2.通過(guò)采集的數(shù)據(jù)，確定實(shí)體及其關(guān)系，并將其存儲(chǔ)在Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)中。利用Cypher語(yǔ)言執(zhí)行后續(xù)操作。3.利用echarts工具實(shí)現(xiàn)前端對(duì)課程知識(shí)圖譜的直觀展示，并開(kāi)發(fā)相關(guān)應(yīng)用功能以支持用戶交互。1.4論文組織結(jié)構(gòu)本文共分為6個(gè)章節(jié)，論文的主要內(nèi)容和結(jié)構(gòu)概述如下：第1章：緒論。深入探討了本文的研究背景與意義，并對(duì)知識(shí)圖譜的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行了全面的梳理與總結(jié)。同時(shí)，詳細(xì)闡述了本文的核心研究?jī)?nèi)容。第2章：相關(guān)技術(shù)介紹。首先介紹了知識(shí)圖譜的基本概念和結(jié)構(gòu)，接著深入介紹了Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)知識(shí)以及特點(diǎn)優(yōu)勢(shì)。以及對(duì)Cypher查詢語(yǔ)言和NLP自然語(yǔ)言識(shí)別技術(shù)進(jìn)行詳細(xì)概述。第3章：知識(shí)圖譜的分析與構(gòu)建。在這一章中，詳細(xì)地分析了數(shù)據(jù)的來(lái)源，并對(duì)知識(shí)圖譜可視化進(jìn)行完美呈現(xiàn)。第4章：基于課程知識(shí)圖譜的知識(shí)應(yīng)用設(shè)計(jì)。對(duì)系統(tǒng)的功能設(shè)計(jì)以及相關(guān)的開(kāi)發(fā)環(huán)境進(jìn)行了詳細(xì)的描述，以及對(duì)此課程知識(shí)圖譜平臺(tái)所涉及的各個(gè)模塊進(jìn)行闡述。第5章：課程知識(shí)圖譜的實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用。該部分設(shè)計(jì)了課程知識(shí)圖譜應(yīng)用平臺(tái)，最后展示該平臺(tái)在知識(shí)查詢和問(wèn)答等方面的功能。第6章：總結(jié)與展望。對(duì)本文的主要研究?jī)?nèi)容進(jìn)行分析和概括總結(jié)，并提出今后的研究方向。第2章相關(guān)技術(shù)介紹2.1知識(shí)圖譜2.1.1知識(shí)圖譜概念知識(shí)圖譜是一種用于揭示實(shí)體之間關(guān)系的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)，它是以圖的形式表現(xiàn)客觀世界中的實(shí)體（概念）及其之間關(guān)系的知識(shí)庫(kù)[10]，它通過(guò)結(jié)構(gòu)化的方式描述物理世界中的概念及其相互關(guān)系。其目標(biāo)是通過(guò)對(duì)搜索引擎的反饋進(jìn)行優(yōu)化，從而改善用戶在搜索過(guò)程中的搜索精度，以提升用戶的使用體驗(yàn)。2.1.2知識(shí)圖譜架構(gòu)知識(shí)圖譜的架構(gòu)包含邏輯和技術(shù)兩個(gè)層面[11]。邏輯架構(gòu)可分為模式層與數(shù)據(jù)層兩個(gè)層次，數(shù)據(jù)層主要是由一系列的事實(shí)組成，而知識(shí)將以事實(shí)為單位進(jìn)行存儲(chǔ)。模式層立于數(shù)據(jù)層之上，充當(dāng)知識(shí)圖譜的中心樞紐，這一層通常采用本體庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)管理。技術(shù)架構(gòu)如圖2-1所示。圖2-1知識(shí)圖譜技術(shù)架構(gòu)在構(gòu)建知識(shí)圖譜的過(guò)程中，首先會(huì)從結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)著手，運(yùn)用一系列自動(dòng)化或半自動(dòng)化的技術(shù)手段來(lái)抽取知識(shí)事實(shí)。隨后將這些提取到的知識(shí)事實(shí)存入知識(shí)庫(kù)的數(shù)據(jù)層與模式層，以實(shí)現(xiàn)知識(shí)的有序存儲(chǔ)和高效管理。知識(shí)圖譜主要有自頂向下(top-down)與自底向上(bottom-up)兩種構(gòu)建方式[12]，無(wú)論是哪種構(gòu)建方法，都包括了知識(shí)獲取、知識(shí)表示、知識(shí)存儲(chǔ)以及知識(shí)可視化[13]等關(guān)鍵的步驟。知識(shí)圖譜的構(gòu)建流程如圖2-2所示。圖2-2知識(shí)圖譜的構(gòu)建流程2.2Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)2.2.1Neo4j概述圖數(shù)據(jù)庫(kù)是基于圖論實(shí)現(xiàn)的一種新型NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，它的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)的查詢方式都是以圖論為基礎(chǔ)的[14]。圖數(shù)據(jù)庫(kù)的模型包括節(jié)點(diǎn)、關(guān)系及屬性。在Neo4j的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)中包含以下兩種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式：（1）節(jié)點(diǎn)（Nodes）：代表數(shù)據(jù)實(shí)體，例如人、地點(diǎn)或事件等。每個(gè)節(jié)點(diǎn)都可以擁有一個(gè)或多個(gè)標(biāo)簽以及與之相關(guān)的屬性。節(jié)點(diǎn)通過(guò)其屬性以Key-Value形式來(lái)存儲(chǔ)有關(guān)實(shí)體的詳細(xì)信息。（2）關(guān)系（Relationships）：關(guān)系定義了節(jié)點(diǎn)之間的連接方式，它可以是單向或有向的，也可以是雙向或無(wú)向的。關(guān)系同樣可以擁有屬性，用以描述兩個(gè)節(jié)點(diǎn)間聯(lián)系的性質(zhì)。2.2.2Neo4j優(yōu)勢(shì)Neo4j作為圖數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)（GDBMS），與傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（RDBMS）不同，它不是以表格的行和列形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，Neo4j是NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)中的一種以圖的形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的圖形數(shù)據(jù)庫(kù)[15]。這種存儲(chǔ)方式使得Neo4j能夠高效地處理復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，優(yōu)化圖查詢和遍歷的性能。與傳統(tǒng)的SQL數(shù)據(jù)庫(kù)相比，Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)具有更強(qiáng)的對(duì)復(fù)雜關(guān)系和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的處理能力。Neo4j具備圖形結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和便利的功能，解決了關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)時(shí)出現(xiàn)的空間浪費(fèi)等問(wèn)題[16]。它的核心優(yōu)勢(shì)在于直接以圖的形式記錄節(jié)點(diǎn)間的相互依賴和聯(lián)系，這種表示方法使得數(shù)據(jù)關(guān)系直觀明了。與之對(duì)比，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)通常采用外鍵等間接手段來(lái)表達(dá)數(shù)據(jù)間的關(guān)系，而其他非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)則可能使用各種不同的抽象方法來(lái)隱含地建立這些連接。以Mysql與Neo4j二者為例分析他們的不同，詳細(xì)如表2-1所示。表2-1Mysql與Neo4j的不同關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)Mysql圖數(shù)據(jù)庫(kù)Neo4j查詢使用結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)言SQL支持圖算法Cypher模式索引針對(duì)表和視圖創(chuàng)建索引針對(duì)圖形數(shù)據(jù)的“位置”索引存儲(chǔ)存儲(chǔ)在本地上存儲(chǔ)在網(wǎng)絡(luò)上事件處理無(wú)法將事件通知外部程序設(shè)置監(jiān)聽(tīng)接口供外部程序監(jiān)聽(tīng)2.3Cypher查詢語(yǔ)言Cypher語(yǔ)言是NoSQL圖數(shù)據(jù)庫(kù)的一種標(biāo)準(zhǔn)的圖形查詢語(yǔ)言[17]，它為處理圖數(shù)據(jù)提供了一種既直觀又高效的方式。它在圖數(shù)據(jù)庫(kù)中的作用類似于SQL在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中的角色。它提供了一種直觀且高效的方法來(lái)處理圖數(shù)據(jù)，使得即使是簡(jiǎn)單的語(yǔ)句也具有執(zhí)行復(fù)雜查詢的能力，展現(xiàn)了其強(qiáng)大的功能性和操作的簡(jiǎn)便性。在語(yǔ)法上，Cypher借鑒了SQL的結(jié)構(gòu)，允許通過(guò)多種不同的語(yǔ)句組合來(lái)構(gòu)建查詢。2.4NLP自然語(yǔ)言處理2.4.1NLP概述自然語(yǔ)言處理（NLP）是語(yǔ)言學(xué)、計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)等多學(xué)科交叉的研究方向，旨在使計(jì)算機(jī)能夠理解、理解和產(chǎn)生人的自然語(yǔ)言，從而實(shí)現(xiàn)智能化語(yǔ)言處理的效果。在NLP的研究范疇中，包含了語(yǔ)法語(yǔ)義分析、關(guān)聯(lián)分析、句法分析和命名實(shí)體識(shí)別等多個(gè)方面[18]。本文將圍繞自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的核心問(wèn)題——命名實(shí)體識(shí)別（NER）展開(kāi)研究。命名實(shí)體識(shí)別在NLP技術(shù)向?qū)嶋H應(yīng)用轉(zhuǎn)化的過(guò)程中扮演著至關(guān)重要的角色。它是理解和處理自然語(yǔ)言的一個(gè)基礎(chǔ)且必不可少的步驟。在早期的自然語(yǔ)言處理中，命名實(shí)體的識(shí)別多采用基于規(guī)則和字典的方式。這些方法通常需要人工制定一系列規(guī)則或模板，雖然對(duì)于某些特定類型的文本效果不錯(cuò)，但它們耗費(fèi)大量的人力，且缺乏靈活性和普適性。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，基于統(tǒng)計(jì)的模型如隱馬爾可夫模型（HiddenMarkovModel,HMM）[19]和條件隨機(jī)場(chǎng)（conditionalrandomfield,CRF）[20]開(kāi)始被廣泛應(yīng)用于命名實(shí)體識(shí)別。相比于基于規(guī)則的方法，這類模型在數(shù)據(jù)識(shí)別的準(zhǔn)確性上有了顯著提升，但在應(yīng)用和發(fā)展過(guò)程中仍存在一些限制。近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)的崛起為命名實(shí)體識(shí)別帶來(lái)了新的突破。特別是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）[21]和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）[22]的應(yīng)用，使得從原始文本數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取復(fù)雜特征成為可能。隨后，注意力機(jī)制（Attention）[23]和Transformer[24]架構(gòu)進(jìn)一步提升了模型的性能。作為自然語(yǔ)言處理的基礎(chǔ)技術(shù)，命名實(shí)體識(shí)別的發(fā)展反映了整個(gè)NLP領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步軌跡，包括從基于規(guī)則到基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)，再到基于深度學(xué)習(xí)的演變。這一發(fā)展不僅展示了過(guò)去的成就，也為未來(lái)的研究和應(yīng)用指明了方向。2.4.2Jieba分詞Jieba庫(kù)是一款強(qiáng)大的Python第三方中文分詞庫(kù)，它可以將中文文本有效地切分成單個(gè)詞語(yǔ)。它基于N-gram語(yǔ)言模型和隱馬爾可夫模型（HMM）進(jìn)行分詞，支持精確模式、全模式以及搜索引擎模式等三種分詞模式[25]。在使用Jieba分詞時(shí)，用戶能夠根據(jù)需要調(diào)整分詞模式。例如全模式能夠迅速提供所有可能的詞語(yǔ)組合，而精確模式則深入分析句子，力求獲得最準(zhǔn)確的分詞效果。Jieba分詞廣泛應(yīng)用于自然語(yǔ)言處理和文本分析，特別是在搜索引擎優(yōu)化方面。使用Jieba能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容的精準(zhǔn)切分，從而有效提升搜索索引的準(zhǔn)確性。2.4.3pyltp的介紹與使用pyltp是LTP的Python封裝。語(yǔ)言技術(shù)平臺(tái)（LTP）是國(guó)內(nèi)外最具影響力的中文處理基礎(chǔ)平臺(tái)，由哈工大社會(huì)計(jì)算機(jī)與信息檢索研究中心研發(fā)。它提供的功能包括中文分詞、詞性標(biāo)注、命名實(shí)體識(shí)別、依存句法分析[26]、語(yǔ)義角色標(biāo)注等。例如，對(duì)句子“西安奧體中心位于陜西省西安市?！边M(jìn)行處理，如圖2-3所示。圖2-3依存句法分析2.5Django框架Django是一種基于Python編程語(yǔ)言的開(kāi)源Web框架，其設(shè)計(jì)初衷是為了幫助開(kāi)發(fā)人員以最小的代碼量快速建立Web網(wǎng)站[27]。它遵循MVT（模型-視圖-模板）架構(gòu)，其中模型負(fù)責(zé)處理數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫(kù)交互，模板用于定義頁(yè)面結(jié)構(gòu)和外觀，而視圖則作為連接模型與模板的橋梁，處理用戶請(qǐng)求并生成響應(yīng)。在Python開(kāi)發(fā)領(lǐng)域，Django以其快速開(kāi)發(fā)安全、可維護(hù)Web應(yīng)用的能力而受到推崇。它涵蓋了從簡(jiǎn)單的網(wǎng)頁(yè)展示到復(fù)雜的數(shù)據(jù)庫(kù)操作、用戶認(rèn)證以及內(nèi)容管理等一系列核心功能。Django的ORM系統(tǒng)[28]極大地簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)庫(kù)操作的復(fù)雜性，其內(nèi)置的管理后臺(tái)減少了重復(fù)性工作，同時(shí)內(nèi)建的安全特性為應(yīng)用提供了堅(jiān)固的保護(hù)屏障。此外，Django的靈活URL設(shè)計(jì)、功能強(qiáng)大的模板引擎和全面的測(cè)試框架進(jìn)一步提升了開(kāi)發(fā)流程的效率，使得項(xiàng)目部署變得更加無(wú)縫和高效。總的來(lái)說(shuō)，Django為Python開(kāi)發(fā)者提供了一個(gè)強(qiáng)大且易于使用的工具，顯著提高了Web開(kāi)發(fā)的效率和整體體驗(yàn)。2.6本章小結(jié)在這一章中，先對(duì)知識(shí)圖譜和其基本體系結(jié)構(gòu)進(jìn)行了簡(jiǎn)單的介紹，然后對(duì)圖數(shù)據(jù)庫(kù)Neo4j進(jìn)行詳細(xì)介紹并分析其優(yōu)勢(shì)，以及對(duì)圖數(shù)據(jù)庫(kù)Neo4j所需要的Cypher語(yǔ)言進(jìn)行簡(jiǎn)要概述。最后對(duì)后續(xù)算法所用到的NLP自然語(yǔ)言識(shí)別技術(shù)相關(guān)知識(shí)框架進(jìn)行介紹和分析。該章為后續(xù)的研究提供了理論支持。第3章課程知識(shí)圖譜的分析與構(gòu)建上文對(duì)知識(shí)圖譜的基本概念和體系結(jié)構(gòu)進(jìn)行了說(shuō)明，并對(duì)詳細(xì)介紹了相關(guān)技術(shù)。本章將會(huì)講述怎樣構(gòu)建一個(gè)知識(shí)圖譜，以及在這過(guò)程中各個(gè)階段所完成的工作。3.1數(shù)據(jù)源分析課程領(lǐng)域中的知識(shí)涵蓋了極為廣泛的內(nèi)容，呈現(xiàn)出豐富多樣的特點(diǎn)。獲取這些知識(shí)的方式也多種多樣，不僅包括教材和學(xué)術(shù)文獻(xiàn)，還包括在線資源以及實(shí)際的教學(xué)實(shí)踐和經(jīng)驗(yàn)積累。在這其中，數(shù)據(jù)的類型同樣呈現(xiàn)多樣化，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如數(shù)據(jù)庫(kù)表格中的數(shù)據(jù)，以明確的格式和清晰定義的實(shí)體關(guān)系為特點(diǎn)，它為構(gòu)建和組織知識(shí)體系提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，包括文本、圖片等，雖然不具備固定的格式，但是它們蘊(yùn)含著豐富的信息和知識(shí)，需要通過(guò)先進(jìn)的技術(shù)手段進(jìn)行有效的解析和提取。而半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如PDF、Word、XML、JSON文件或網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容，它們雖有一定的組織形式，但結(jié)構(gòu)不如數(shù)據(jù)庫(kù)嚴(yán)格，介于結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化之間，也需要特殊的處理手段來(lái)抽取其中的知識(shí)。因此在構(gòu)建課程知識(shí)圖譜時(shí)，不僅要考慮數(shù)據(jù)的類型，還要考慮數(shù)據(jù)的獲取方式。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，本文將《數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)概論》這門課程作為數(shù)據(jù)來(lái)源，從這門數(shù)據(jù)庫(kù)課程中提取部分信息，并對(duì)這些信息進(jìn)行細(xì)致的整理和分析，以此為基礎(chǔ)來(lái)構(gòu)建一個(gè)全面的課程知識(shí)圖譜，從而為學(xué)習(xí)者和教育者提供一個(gè)全面、易于理解的知識(shí)資源庫(kù)，推動(dòng)課程領(lǐng)域知識(shí)的共享和傳播。3.2知識(shí)圖譜的設(shè)計(jì)在教育領(lǐng)域，構(gòu)筑課程知識(shí)圖譜是實(shí)現(xiàn)知識(shí)深入應(yīng)用和廣泛傳播的關(guān)鍵基石。這一過(guò)程涉及對(duì)海量數(shù)據(jù)的精細(xì)分析，目的在于鎖定并精確提取出表征知識(shí)點(diǎn)之間聯(lián)系的三元組信息——即實(shí)體、屬性和值的集合。這些從數(shù)據(jù)中挖掘出的三元組信息隨后被精心整合在一起，形成一個(gè)相互連接的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)。這種知識(shí)結(jié)構(gòu)不僅為學(xué)習(xí)者提供了一個(gè)豐富的信息來(lái)源，也為教育工作者和研究者提供了一種有效分析和理解課程內(nèi)容的工具。通過(guò)這種結(jié)構(gòu)化的知識(shí)表示形式，復(fù)雜的概念被清晰地呈現(xiàn)，極大地提高了知識(shí)分享和實(shí)踐的效率。搭建課程知識(shí)圖譜是知識(shí)利用的根本，其核心過(guò)程涉及從各類數(shù)據(jù)中提取三元組形式的信息，并將這些信息片段整合成一個(gè)連貫的知識(shí)體系。3.2.1知識(shí)獲取在特定領(lǐng)域中，由于原始數(shù)據(jù)的格式千差萬(wàn)別，缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，這使得知識(shí)獲取的過(guò)程變得相當(dāng)復(fù)雜。針對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)課程所涉及的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并不能簡(jiǎn)單依賴單一的數(shù)據(jù)收集方法。這類數(shù)據(jù)的提取過(guò)程往往需要人工參與，本文通過(guò)光學(xué)字符識(shí)別（OCR）技術(shù)，將課程相關(guān)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可讀的文本格式。接下來(lái)，通過(guò)人工的方式提取出關(guān)鍵的三元組關(guān)系，并將這些信息整理為CSV文件，以便進(jìn)一步的處理和使用。隨后將提取后的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到Neo4j數(shù)據(jù)庫(kù)，在此基礎(chǔ)上利用哈工大的pyltp模型包對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行更深入的分析和處理。知識(shí)抽取是構(gòu)建知識(shí)圖譜的第一步，它涉及到從文本中識(shí)別關(guān)鍵信息并加以組織，形成統(tǒng)一的知識(shí)體系，以便于后續(xù)的存儲(chǔ)和查詢。這一過(guò)程對(duì)于構(gòu)建和維護(hù)大規(guī)模知識(shí)圖譜至關(guān)重要。其中，命名實(shí)體識(shí)別（NER）被視為一項(xiàng)基礎(chǔ)且關(guān)鍵的任務(wù)。該方法準(zhǔn)確性的高低將直接決定提取出的知識(shí)實(shí)體質(zhì)量的優(yōu)劣，進(jìn)而對(duì)知識(shí)圖譜功能應(yīng)用的實(shí)際效果產(chǎn)生重要影響。實(shí)體識(shí)別流程如圖3-1所示。圖3-1命名實(shí)體識(shí)別流程3.2.2知識(shí)表示知識(shí)表示作為知識(shí)獲取和應(yīng)用的基石，是構(gòu)建與應(yīng)用知識(shí)庫(kù)全過(guò)程中不可或缺的核心環(huán)節(jié)。它的重要性貫穿始終，為知識(shí)的有效管理和高效利用提供了基礎(chǔ)支撐。知識(shí)表示通常涉及到如何將復(fù)雜的知識(shí)以結(jié)構(gòu)化的方式存儲(chǔ)和表達(dá)，它通常用RDF圖模型或圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)表示。在本文中主要采用圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)方法作為知識(shí)表示的主要手段，這種結(jié)構(gòu)通常利用節(jié)點(diǎn)和連接這些節(jié)點(diǎn)的邊來(lái)構(gòu)建關(guān)系圖模型，其中節(jié)點(diǎn)代表現(xiàn)實(shí)世界中的各類不同實(shí)體，而邊則用來(lái)表現(xiàn)這些實(shí)體之間的相互聯(lián)系。知識(shí)表示主要研究如何對(duì)抽取出來(lái)的知識(shí)進(jìn)行合理表示[29]，通過(guò)此種表示方法能夠涵蓋現(xiàn)實(shí)世界中實(shí)體及其相互聯(lián)系的眾多特性。其中經(jīng)典的知識(shí)表示方法包含三種方式：謂詞邏輯、框架表示法、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)。（1）謂詞邏輯表示法謂詞邏輯也稱為一階邏輯（First-OrderLogic,FOL），是一種基于數(shù)理邏輯的知識(shí)表示方法，它在命題邏輯的基礎(chǔ)上進(jìn)一步分析個(gè)體詞、謂詞和量詞的命題形式及確切含義。用謂詞表示命題，必須包括個(gè)體詞和謂詞兩個(gè)部分。例如，在“3大于2”中，“3”和“2”都是個(gè)體詞，“大于”是謂詞。在“a是b的父親”這句話中，可以使用謂詞表示為isFather（a,b）。然而邏輯表示法方法無(wú)法表示不確定性的知識(shí)，效率較低。（2）框架表示法明斯基在1975年提出了框架表示法（FrameRepresentation），這是一種擅長(zhǎng)描繪結(jié)構(gòu)化知識(shí)的方法。它通過(guò)使用槽和側(cè)面來(lái)詳細(xì)刻畫現(xiàn)實(shí)世界中實(shí)體的特征。在框架系統(tǒng)中，對(duì)象間的關(guān)聯(lián)通過(guò)槽的名稱來(lái)體現(xiàn)?？蚣鼙硎痉ǖ膬?yōu)勢(shì)在于能夠明確地展示事物的特性及其語(yǔ)義關(guān)系。（3）語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)（SemanticNetwork）通過(guò)節(jié)點(diǎn)和連接它們的邊來(lái)編碼知識(shí)，形成了一種知識(shí)的圖表征。它在問(wèn)答系統(tǒng)和自然語(yǔ)言理解等應(yīng)用領(lǐng)域中被廣泛采用，提供了一種直觀的方式來(lái)展現(xiàn)實(shí)體及其屬性之間的關(guān)系，并支持對(duì)這些關(guān)系的推理分析。語(yǔ)義網(wǎng)能夠簡(jiǎn)化復(fù)雜問(wèn)題的表示，使其更加易于理解，但多源數(shù)據(jù)融合困難。3.2.3知識(shí)存儲(chǔ)在知識(shí)存儲(chǔ)階段，所收集的數(shù)據(jù)會(huì)根據(jù)既定的知識(shí)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化為節(jié)點(diǎn)和關(guān)系，并將其輸入到Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)。導(dǎo)入Neo4j的方式包括：第一種方式是將數(shù)據(jù)以JSON的形式進(jìn)行整理，然后通過(guò)py2neo庫(kù)將數(shù)據(jù)輸入到Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)中。第二種方式是使用Neo4j中的LOADCSV指令，這個(gè)指令可以對(duì)CSV文件中保存的實(shí)體和關(guān)系數(shù)據(jù)進(jìn)行批量導(dǎo)入。在這種情況下，所有待導(dǎo)入的CSV文件需放置在Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)的import目錄中。在對(duì)JSON文件進(jìn)行操作的過(guò)程中，需要通過(guò)與Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)的連接來(lái)完成節(jié)點(diǎn)的創(chuàng)建和關(guān)系的建立。在py2neo庫(kù)中，Graph類表示了一個(gè)Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例，創(chuàng)建Graph實(shí)例的代碼如圖3-2所示。圖3-2創(chuàng)建Graph實(shí)例在本文中，我們將重點(diǎn)關(guān)注如何將CSV文件導(dǎo)入到Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)中。通常，這些CSV文件被分為兩大類：實(shí)體和關(guān)系。正如下面的圖3-3所示，一個(gè)關(guān)于實(shí)體的CSV文件的第一行包含了該實(shí)體的屬性字段名稱，為了簡(jiǎn)潔明了，在這里用“開(kāi)始節(jié)點(diǎn)名稱”來(lái)指代屬性。文件中余下的每一行則對(duì)應(yīng)了一個(gè)特定的實(shí)體實(shí)例。圖3-3部分實(shí)體的CSV文件格式在一份涉及實(shí)體間關(guān)系的CSV文件中，為了準(zhǔn)確描述每一對(duì)實(shí)體之間的關(guān)系，必須包含兩個(gè)實(shí)體的唯一標(biāo)識(shí)符以及關(guān)系的名稱。以“使用”這一關(guān)系為例，其在CSV文件中的呈現(xiàn)方式如圖3-4所示。在這個(gè)文件中，每條關(guān)系記錄的第一列和第三列分別對(duì)應(yīng)著兩個(gè)實(shí)體的名稱屬性，而關(guān)鍵的第二列則明確標(biāo)識(shí)了關(guān)系的名稱。圖3-4關(guān)系類型的CSV文件格式完成數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作之后，接下來(lái)是利用Neo4j的LOAD語(yǔ)句來(lái)創(chuàng)建圖中的實(shí)體和關(guān)系。這一過(guò)程涉及逐行讀取CSV文件，并針對(duì)每一行數(shù)據(jù)執(zhí)行不同的操作：對(duì)于實(shí)體，可使用CREATE命令直接在相應(yīng)的實(shí)體標(biāo)簽下生成對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)。對(duì)于關(guān)系，則首先運(yùn)用MATCH命令來(lái)定位起始節(jié)點(diǎn)和目標(biāo)節(jié)點(diǎn)，隨后通過(guò)CREATE命令在這些節(jié)點(diǎn)之間建立指定類型的關(guān)系。3.2.4知識(shí)可視化通過(guò)將數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)概論課程的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)知識(shí)獲取、表示和存儲(chǔ)等階段處理后，我們將其存儲(chǔ)到Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)中，從而構(gòu)建出課程知識(shí)圖譜。這使得我們能夠利用Neo4j的強(qiáng)大功能來(lái)實(shí)現(xiàn)知識(shí)的可視化?？梢暬瘜⒊橄蟮臄?shù)據(jù)映射為圖形元素，從而幫助用戶有效地感知和分析數(shù)據(jù)[30]。Neo4j提供了一個(gè)基于Web的圖形用戶界面——Neo4j瀏覽器，它允許用戶通過(guò)點(diǎn)擊圖標(biāo)來(lái)查詢實(shí)體和關(guān)系，或者在控制臺(tái)中執(zhí)行Cypher查詢語(yǔ)句。這為知識(shí)圖譜的探索和管理提供了直觀且高效的手段。如圖3-5所示Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)的部分可視化框架，在該圖中，每條邊都具有明確的方向，并標(biāo)注了關(guān)系類型。用戶可以選中節(jié)點(diǎn)或邊來(lái)查看它們的具體屬性。同時(shí)，通過(guò)點(diǎn)擊實(shí)體節(jié)點(diǎn)，可以輕松縮放視圖以查看與之相關(guān)的其他實(shí)體節(jié)點(diǎn)。圖3-5Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)的部分可視化框架3.3知識(shí)圖譜的構(gòu)建方案知識(shí)圖譜的建立是知識(shí)應(yīng)用的前提，前面已經(jīng)提到了知識(shí)圖譜的建立過(guò)程，根據(jù)數(shù)據(jù)源的特性，對(duì)課程知識(shí)圖譜的建立進(jìn)行了設(shè)計(jì)，如圖3-6所示。圖3-6課程知識(shí)圖譜的構(gòu)建方案在該課程領(lǐng)域中，原始數(shù)據(jù)往往缺乏一致的格式，這使得知識(shí)的提取變得相當(dāng)復(fù)雜。以半結(jié)構(gòu)化的課程PDF文件為例，其數(shù)據(jù)搜集過(guò)程通常涉及使用光學(xué)字符識(shí)別（OCR）工具進(jìn)行手動(dòng)提取，并將提取出的信息組織成CSV格式的文件。隨后，在知識(shí)存儲(chǔ)環(huán)節(jié)，這些數(shù)據(jù)會(huì)根據(jù)知識(shí)圖譜的架構(gòu)被引入到Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)中。借助Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)提供的直觀瀏覽器界面，用戶可以以數(shù)據(jù)進(jìn)行圖形化的瀏覽，進(jìn)而進(jìn)行創(chuàng)建及查詢操作，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)知識(shí)的可視化表達(dá)。3.4本章小結(jié)在本章深入探討了數(shù)據(jù)庫(kù)課程中知識(shí)圖譜的構(gòu)建及其存儲(chǔ)問(wèn)題。這一過(guò)程涉及從數(shù)據(jù)采集到導(dǎo)入Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)的一系列復(fù)雜步驟。首先通過(guò)分析數(shù)據(jù)源以提取關(guān)鍵知識(shí)，接著設(shè)計(jì)出一套切實(shí)可行的知識(shí)圖譜構(gòu)建方案，最終對(duì)構(gòu)建知識(shí)圖譜的各個(gè)階段提供詳盡的闡述和介紹。第4章基于課程知識(shí)圖譜的知識(shí)應(yīng)用設(shè)計(jì)4.1需求分析傳統(tǒng)搜索引擎在獲取課程知識(shí)時(shí)常常無(wú)法精確理解用戶的查詢意圖，返回的海量搜索結(jié)果需要用戶手動(dòng)篩選，這種繁瑣的流程顯著降低了用戶體驗(yàn)。用戶渴望一個(gè)能夠理解自然語(yǔ)言并直接針對(duì)提問(wèn)提供答案的智能問(wèn)答平臺(tái)，以簡(jiǎn)化學(xué)習(xí)過(guò)程中的信息檢索。近年來(lái)，知識(shí)圖譜等先進(jìn)技術(shù)的發(fā)展為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)提供了新思路。通過(guò)將課程內(nèi)容轉(zhuǎn)換為知識(shí)圖譜，結(jié)合自然語(yǔ)言處理技術(shù)，平臺(tái)能夠準(zhǔn)確理解用戶的查詢意圖，并在圖譜中迅速檢索相關(guān)信息，從而直接向用戶提供精準(zhǔn)反饋。本文的目標(biāo)是闡述開(kāi)發(fā)一個(gè)基于課程知識(shí)圖譜的問(wèn)答平臺(tái)，該平臺(tái)能夠利用先進(jìn)技術(shù)分析用戶輸入的關(guān)鍵詞或問(wèn)題，充分挖掘知識(shí)圖譜中的課程信息，為用戶提供迅速且精確的查詢和問(wèn)答服務(wù)，助力解決學(xué)習(xí)中遇到的問(wèn)題并加深對(duì)知識(shí)點(diǎn)的理解。4.2系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)4.2.1系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)系統(tǒng)的功能設(shè)計(jì)分為兩個(gè)主要模塊：第一模塊涉及用戶注冊(cè)與登錄，并進(jìn)入數(shù)據(jù)庫(kù)問(wèn)答平臺(tái)，其中會(huì)顯示用戶的昵稱；第二模塊提供課程知識(shí)圖譜的可視化展示，用戶可以在此界面查看《數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)概論》課程完整的知識(shí)圖譜結(jié)構(gòu)，包括節(jié)點(diǎn)和邊的可視化表示，并根據(jù)特定查詢條件搜索實(shí)體及關(guān)系。此外，在實(shí)體識(shí)別頁(yè)面，用戶可以通過(guò)輸入文本來(lái)從圖數(shù)據(jù)庫(kù)中識(shí)別出具體的實(shí)體名稱；最終，實(shí)現(xiàn)針對(duì)課程知識(shí)圖譜的問(wèn)答功能。具體功能設(shè)計(jì)如圖4-1所示。圖4-1系統(tǒng)功能圖4.2.2總體架構(gòu)設(shè)計(jì)針對(duì)知識(shí)應(yīng)用分析，本章提出了一個(gè)基于課程知識(shí)圖譜的應(yīng)用系統(tǒng)設(shè)計(jì)。該系統(tǒng)遵循前后端分離的設(shè)計(jì)理念，前端部分使用HTML、CSS以及JavaScript等技術(shù)，以提供用戶友好的交互界面。后端則選用了Django框架，用于實(shí)現(xiàn)邏輯處理和數(shù)據(jù)交互。用戶通過(guò)前端界面進(jìn)行操作，相關(guān)的參數(shù)經(jīng)過(guò)路由傳遞給后端，后端接收到參數(shù)后，進(jìn)一步訪問(wèn)Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)據(jù)，并將結(jié)果返回給前端進(jìn)行展示，從而實(shí)現(xiàn)全棧數(shù)據(jù)交互。該系統(tǒng)以課程知識(shí)圖譜為基礎(chǔ)，將其劃分為三大核心模塊：1.圖譜查詢展示模塊：實(shí)現(xiàn)課程知識(shí)圖譜的可視化展示，并允許用戶通過(guò)輸入實(shí)體名或關(guān)系名來(lái)查詢圖中的相關(guān)信息。圖譜展示部分由echarts組件實(shí)現(xiàn)。2.實(shí)體識(shí)別模塊：用戶可以在文本框中輸入文本，此模塊能夠迅速識(shí)別出數(shù)據(jù)庫(kù)信息中所包含的數(shù)據(jù)庫(kù)課程數(shù)據(jù)相關(guān)的實(shí)體對(duì)象。3.課程知識(shí)問(wèn)答模塊：根據(jù)圖數(shù)據(jù)庫(kù)的內(nèi)容，用戶能夠提出具體的問(wèn)題，隨后該模塊會(huì)對(duì)這些問(wèn)題進(jìn)行解析，進(jìn)而將其轉(zhuǎn)化為Cypher查詢語(yǔ)句，并將所得到的查詢結(jié)果包裝最終返回給用戶作為問(wèn)題的答案。4.3開(kāi)發(fā)環(huán)境本課程所設(shè)計(jì)的知識(shí)圖譜應(yīng)用是一套Web應(yīng)用系統(tǒng)，該系統(tǒng)旨在實(shí)現(xiàn)課程知識(shí)圖譜的可視化查詢，并依托該課程知識(shí)圖譜提供知識(shí)問(wèn)答服務(wù)。在開(kāi)發(fā)過(guò)程中，選擇了Windows11的64位操作系統(tǒng)作為開(kāi)發(fā)平臺(tái)，以確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和兼容性。開(kāi)發(fā)框架是主流的前后端分離，具體的開(kāi)發(fā)環(huán)境如表4-1所示。表4-1開(kāi)發(fā)環(huán)境的配置表配置項(xiàng)版本號(hào)說(shuō)明PyCharm2023.3.3Python集成開(kāi)發(fā)工具JDK11.0.22Java開(kāi)發(fā)環(huán)境python3.10.5后端開(kāi)發(fā)語(yǔ)言Neo4j4.4.29圖數(shù)據(jù)庫(kù)Django3.2.7后端框架py2neo2021.2.4圖數(shù)據(jù)庫(kù)操作組件echarts3.5.3關(guān)系圖顯示組件HTML、CSS、JavaScript\前端開(kāi)發(fā)語(yǔ)言4.4Neo4j的配置與部署由于Neo4j是基于Java的圖數(shù)據(jù)庫(kù)，運(yùn)行Neo4j需要啟動(dòng)JVM進(jìn)程，因此首先需要安裝JAVASE的JDK，并對(duì)其進(jìn)行環(huán)境配置。配置工作完成后，需要打開(kāi)計(jì)算機(jī)的運(yùn)行窗口，通過(guò)輸入指令“cmd”來(lái)打開(kāi)在命令指示符窗口。隨后輸入“java-version”命令來(lái)檢查JDK配置是否成功。若執(zhí)行該命令后能正確顯示版本信息，如圖4-2所示，說(shuō)明JDK配置已成功完成。圖4-2JDK配置成功界面成功配置了JDK后，接下來(lái)進(jìn)行Neo4j的安裝與配置工作。首先，需要從官網(wǎng)上下載與系統(tǒng)兼容的Neo4j安裝包，并完成必要的環(huán)境變量設(shè)置。完成后需要在計(jì)算機(jī)運(yùn)行窗口輸入“cmd”以打開(kāi)命令指示符界面，隨后輸入指令“neo4j.batconsole”以啟動(dòng)Neo4j的控制臺(tái)。如圖4-3所示。當(dāng)?shù)撞匡@示“Started”字樣時(shí)，即表示Neo4j已成功配置并啟動(dòng)。圖4-3Neo4j配置成功界面此外，該窗口還輸出了一個(gè)為“http://localhost:7474/”的網(wǎng)址。在此命令窗口將鼠標(biāo)指向此網(wǎng)址，使用“Ctrl鍵+鼠標(biāo)單擊”的方式可進(jìn)入該網(wǎng)址，從而顯示出Neo4j的可視化界面。該網(wǎng)址是一個(gè)與Neo4j服務(wù)器集成的瀏覽網(wǎng)頁(yè)，它為用戶提供了一個(gè)直觀且易于操作的界面，用于瀏覽、查詢和更新數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)。如圖4-4所示。圖4-4Neo4j的可視化界面4.5知識(shí)應(yīng)用設(shè)計(jì)模塊4.5.1圖譜查詢展示模塊（1）實(shí)體查詢及關(guān)系查詢課程知識(shí)圖譜結(jié)構(gòu)復(fù)雜，包含眾多實(shí)體。為幫助用戶清晰理解圖譜中實(shí)體及其關(guān)系，該模塊提供了可視化的搜索功能，分為實(shí)體查詢和關(guān)系查詢兩種模式：1.實(shí)體查詢：用戶可在開(kāi)始或結(jié)束節(jié)點(diǎn)框內(nèi)輸入實(shí)體名稱，采用模糊匹配方式檢索相關(guān)實(shí)體及其關(guān)聯(lián)的其他實(shí)體。2.關(guān)系查詢：在關(guān)系框中輸入特定類型的關(guān)系，即可查找實(shí)體間的對(duì)應(yīng)聯(lián)系。兩種查詢結(jié)果均通過(guò)關(guān)系圖和二維表格展現(xiàn)，確保信息的直觀準(zhǔn)確性。在實(shí)體和關(guān)系查詢過(guò)程中，首先獲取傳入的參數(shù)，隨后將其整合成Cypher查詢語(yǔ)句。接著利用py2neo庫(kù)所提供的run函數(shù)執(zhí)行這一語(yǔ)句，對(duì)返回的查詢結(jié)果進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，并傳遞到前端。最終將查詢結(jié)果以關(guān)系圖和二維表格的形式顯示在頁(yè)面上。（2）查詢的操作流程在前端HTML頁(yè)面中，用戶通過(guò)input組件輸入查詢條件并提交至Django后端。Django根據(jù)提交的路由信息定位到相應(yīng)的view層邏輯。從而接收提交的參數(shù)，提取出開(kāi)始節(jié)點(diǎn)、結(jié)束節(jié)點(diǎn)和關(guān)系這三個(gè)關(guān)鍵信息。接下來(lái)，后端根據(jù)這些參數(shù)是否被賦值來(lái)構(gòu)建Cypher查詢語(yǔ)句。完成的查詢語(yǔ)句將利用py2neo庫(kù)執(zhí)行，并返回一個(gè)包含多個(gè)三元組對(duì)象的列表。后端代碼接著遍歷這個(gè)列表，分別提取每個(gè)三元組的開(kāi)始節(jié)點(diǎn)類型、名稱以及結(jié)束節(jié)點(diǎn)的類型、名稱。這些數(shù)據(jù)按照echarts的要求，被組織成datas（節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)）列表、links（關(guān)系數(shù)據(jù)）列表和categories（分類）列表。最后，這些數(shù)據(jù)被傳遞回前端HTML頁(yè)面。頁(yè)面使用Django的模板系統(tǒng)，結(jié)合echarts的配置要求，動(dòng)態(tài)渲染力導(dǎo)向圖。數(shù)據(jù)綁定是通過(guò)模板標(biāo)簽語(yǔ)句{{}}實(shí)現(xiàn)的。最終，瀏覽器加載并顯示由echarts渲染的數(shù)據(jù)可視化圖形。4.5.2實(shí)體識(shí)別模塊實(shí)體識(shí)別模塊的主要功能是在給定一段電子的課程純文本信息后，根據(jù)圖數(shù)據(jù)庫(kù)中的信息識(shí)別出相關(guān)的實(shí)體，同時(shí)將這些實(shí)體存儲(chǔ)到CSV文件中。本文使用手工提取的方式對(duì)《數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)概論》課程信息進(jìn)行命名實(shí)體識(shí)別，數(shù)據(jù)集來(lái)自該課程的PDF文件，如圖4-5所示。圖4-5數(shù)據(jù)庫(kù)課程的PDF數(shù)據(jù)展示在構(gòu)建電子書籍的知識(shí)圖譜之前，首要步驟是通過(guò)光學(xué)字符識(shí)別（OCR）技術(shù)將書籍內(nèi)容數(shù)字化，轉(zhuǎn)換成可處理的文本數(shù)據(jù)。完成這一初步轉(zhuǎn)換后，接下來(lái)的關(guān)鍵任務(wù)是通過(guò)人工審校和提取，精心篩選出蘊(yùn)含在文本中的實(shí)體、屬性及它們之間的關(guān)聯(lián)，形成關(guān)鍵的三元組信息。這些提煉出的三元組將成為建立知識(shí)圖譜所需的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，為后續(xù)的知識(shí)整合和展示提供堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)支撐。如圖4-2所示，在句子“數(shù)據(jù)庫(kù)是數(shù)據(jù)管理的有效技術(shù)”中，可以提取出一個(gè)三元組關(guān)系，在這個(gè)三元組中，可以識(shí)別出實(shí)體1是“數(shù)據(jù)管理”，實(shí)體2是“數(shù)據(jù)庫(kù)”，它們之間的聯(lián)系被描述為“有效技術(shù)”。因此，如果將實(shí)體1和實(shí)體2分別當(dāng)做開(kāi)始節(jié)點(diǎn)和結(jié)束節(jié)點(diǎn)，那么“有效技術(shù)”便是連接這兩個(gè)實(shí)體的關(guān)鍵字。通過(guò)這種方式，能夠提取出該三元組關(guān)系。該三元組抽取結(jié)果為['數(shù)據(jù)管理','有效技術(shù)','數(shù)據(jù)庫(kù)']。4.5.3課程知識(shí)問(wèn)答模塊在用戶提問(wèn)知識(shí)點(diǎn)時(shí)，系統(tǒng)會(huì)預(yù)先準(zhǔn)備Jieba分詞詞典和用于意圖識(shí)別的詞性表，這些存儲(chǔ)于SQLite數(shù)據(jù)庫(kù)中。當(dāng)用戶在前端輸入組件輸入自然語(yǔ)言問(wèn)題后，后端Django接收到GET請(qǐng)求并提取問(wèn)題參數(shù)。接著使用Jieba進(jìn)行分詞處理，然后逐一分析每個(gè)詞項(xiàng)，查詢其在SQLite中的詞性。收集完所有帶詞性的詞匯后，系統(tǒng)進(jìn)行意圖識(shí)別以判斷問(wèn)題屬于哪個(gè)模板。例如，如果問(wèn)題命中了模板1，則生成相應(yīng)的匹配語(yǔ)句，如：MATCH(n)-[r:`%s`]->(b)WHERE='%s'RETURNb。之后，通過(guò)py2neo執(zhí)行該語(yǔ)句，并遍歷返回的結(jié)果列表，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為字典格式，提取出name字段的數(shù)據(jù)并拼接形成答案。同時(shí)，這個(gè)問(wèn)答記錄會(huì)被保存進(jìn)SQLite作為歷史記錄。此部分的代碼如圖4-6所示。圖4-6命中模板1部分代碼4.6本章小節(jié)本章開(kāi)篇對(duì)系統(tǒng)需求進(jìn)行了詳細(xì)分析，并圍繞知識(shí)圖譜查詢、實(shí)體識(shí)別和課程問(wèn)答三個(gè)核心模塊展開(kāi)，構(gòu)建了系統(tǒng)的總架構(gòu)并實(shí)現(xiàn)了前后端的分離。接著，詳細(xì)闡述了該平臺(tái)各個(gè)功能模塊的具體內(nèi)容和實(shí)現(xiàn)方式。第5章課程知識(shí)圖譜的應(yīng)用本章節(jié)在確立總體架構(gòu)的基礎(chǔ)上，完成系統(tǒng)的前后端代碼的編寫工作，以實(shí)現(xiàn)知識(shí)應(yīng)用所需的各個(gè)功能，并在Web端進(jìn)行測(cè)試。5.1平臺(tái)實(shí)現(xiàn)5.1.1系統(tǒng)登錄主界面展示該課程知識(shí)圖譜平臺(tái)的主界面是使用者通過(guò)輸入注冊(cè)時(shí)設(shè)定的用戶名和密碼進(jìn)行登錄來(lái)進(jìn)入的。系統(tǒng)的用戶注冊(cè)界面如圖5-1所示。圖5-1系統(tǒng)注冊(cè)界面注冊(cè)完成后出現(xiàn)如圖5-2所示的登錄頁(yè)面，此時(shí)輸入用戶名和密碼進(jìn)行登錄即可。圖5-2系統(tǒng)登錄界面5.1.2課程知識(shí)圖譜全貌展示系統(tǒng)的首個(gè)核心功能是課程知識(shí)圖譜的全貌展示，它能夠?qū)⑺姓n程數(shù)據(jù)實(shí)體及其相互關(guān)系以可視化形式呈現(xiàn)在網(wǎng)頁(yè)上。這一功能主要通過(guò)使用服務(wù)器端的Neo4j數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行開(kāi)發(fā)實(shí)現(xiàn)，借助py2neo庫(kù)與Neo4j交互，將圖數(shù)據(jù)庫(kù)中的節(jié)點(diǎn)和邊轉(zhuǎn)換成JSON格式并傳輸至客戶端。最終，利用echarts組件完成知識(shí)圖譜的全貌圖展現(xiàn)。本文構(gòu)建的課程知識(shí)圖譜可視化如圖5-3所示。圖5-3課程知識(shí)圖譜可視化5.2功能展示為檢驗(yàn)本文所構(gòu)建的課程知識(shí)圖譜平臺(tái)的功能完整性及有效性，下面將輸入幾個(gè)實(shí)例來(lái)展開(kāi)功能測(cè)試。5.2.1關(guān)系查詢?cè)趫D譜查詢展示模塊，在“開(kāi)始節(jié)點(diǎn)”輸入框中輸入“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)”，如圖5-4所示。然后點(diǎn)擊“查詢節(jié)點(diǎn)”按鈕后，該頁(yè)面下方會(huì)展示查詢到的知識(shí)圖譜以及識(shí)別到的關(guān)系，如圖5-5和圖5-6所示。同理，在圖5-4中，若在“關(guān)系”輸入框中輸入關(guān)系類型進(jìn)行查詢，也可以返回同樣的查詢結(jié)果。由此可知，在此頁(yè)面可通過(guò)輸入實(shí)體名或者關(guān)系類型查詢進(jìn)行實(shí)體間關(guān)系的查詢。圖5-4查詢節(jié)點(diǎn)示意圖圖5-5知識(shí)圖譜示意圖圖5-6識(shí)別到的關(guān)系5.2.2實(shí)體識(shí)別在該頁(yè)面，用戶可以給定任意一段文本，該平臺(tái)會(huì)根據(jù)輸入的文本信息，對(duì)圖數(shù)據(jù)庫(kù)中已有的實(shí)體進(jìn)行精確查詢，并將識(shí)別結(jié)果返回該頁(yè)面下方。如圖5-7所示。圖5-7實(shí)體識(shí)別結(jié)果5.2.3課程知識(shí)問(wèn)答在該頁(yè)面的搜索框中，用戶可以通過(guò)輸入關(guān)鍵詞或提出包含知識(shí)點(diǎn)的問(wèn)題來(lái)進(jìn)行查詢。提交問(wèn)題后，針對(duì)用戶輸入的內(nèi)容，平臺(tái)將在后臺(tái)的課程知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行相應(yīng)的知識(shí)檢索操作，檢索完成后，平臺(tái)會(huì)立即在頁(yè)面下方展示結(jié)果，并附帶返回相應(yīng)的Cypher查詢語(yǔ)句。若沒(méi)有找到相關(guān)知識(shí)點(diǎn)，平臺(tái)會(huì)提示：“暫時(shí)不支持此類問(wèn)題，可以試試問(wèn)：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)支持哪些業(yè)務(wù)系統(tǒng)？”來(lái)輔助用戶重新進(jìn)行問(wèn)題查詢。例如在問(wèn)題輸入框中輸入關(guān)鍵字“數(shù)據(jù)庫(kù)”，則會(huì)查詢到與“數(shù)據(jù)庫(kù)”有關(guān)的信息，如圖5-8所示。并在頁(yè)面下方返回查詢語(yǔ)句“MATCH(n)-[r]->(b)where=’數(shù)據(jù)庫(kù)’RETURNn”。圖5-8根據(jù)關(guān)鍵字查詢問(wèn)題若在問(wèn)題框中輸入問(wèn)句“計(jì)算機(jī)科學(xué)的重要分支是什么？”，則將如圖5-9所示顯示結(jié)果。圖5-9根據(jù)問(wèn)句查詢問(wèn)題若未查詢到相關(guān)知識(shí)點(diǎn)，平臺(tái)則會(huì)出現(xiàn)如圖5-10所示的提示信息。圖5-10查詢提示信息查詢結(jié)束后，問(wèn)答記錄會(huì)被保存進(jìn)SQLite作為歷史記錄。如圖5-11所示。圖5-11歷史記錄5.3系統(tǒng)兼容性測(cè)試由于本系統(tǒng)基于Web端實(shí)現(xiàn)，為保證系統(tǒng)的兼容性，本文將選取多種類型的瀏覽器進(jìn)行設(shè)計(jì)與實(shí)驗(yàn)測(cè)試，包括但不限于MicrosoftEdge、Firefox以膠Chrome等主流瀏覽器。兼容性測(cè)試結(jié)果如表5-1所示。表5-1瀏覽器兼容性測(cè)試結(jié)果瀏覽器運(yùn)行情況MicrosoftEdge正常Firefox正常Chrome正常聯(lián)想瀏覽器正常QQ瀏覽器正常5.4本章小結(jié)本章展示了課程知識(shí)圖譜構(gòu)建的效果，并通過(guò)具體實(shí)例驗(yàn)證了其可靠性和平臺(tái)功能的有效性。該平臺(tái)能查詢課程數(shù)據(jù)實(shí)體及其關(guān)系、識(shí)別課程實(shí)體，并支持針對(duì)課程知識(shí)的問(wèn)答服務(wù)。最后通過(guò)該平臺(tái)提供的反饋結(jié)果符合預(yù)期，并展現(xiàn)出了其實(shí)用性。第6章總結(jié)與展望6.1全文總結(jié)隨著信息技術(shù)的進(jìn)步，教育領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)已成為行業(yè)新資源和新財(cái)富。在這個(gè)趨勢(shì)下，如何有效地獲取、處理和存儲(chǔ)教育大數(shù)據(jù)成為教育信息化的新焦點(diǎn)。近年來(lái)，構(gòu)建課程知識(shí)圖譜作為一種新型學(xué)習(xí)方式備受關(guān)注。因此，本文提出基于圖數(shù)據(jù)庫(kù)Neo4j構(gòu)建和應(yīng)用課程知識(shí)圖譜的研究具有重要意義。本研究圍繞《數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)概論》課程的知識(shí)圖譜展開(kāi)，現(xiàn)將本文研究工作總結(jié)如下：（1）通過(guò)廣泛閱讀大量文獻(xiàn)，詳細(xì)分析了目前在這方面的研究狀況，并對(duì)所查閱的文獻(xiàn)資料進(jìn)行了較為系統(tǒng)的梳理，以便為后續(xù)工作提供參考依據(jù)。（2）在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，對(duì)命名實(shí)體識(shí)別技術(shù)進(jìn)行了深入的討論，并掌握了利用LTP工具進(jìn)行句子依存句法分析等處理技巧。并結(jié)合Jieba分詞工具對(duì)文本進(jìn)行了更細(xì)致的分析，以提升實(shí)體識(shí)別的準(zhǔn)確性。（3）本研究提出了一種構(gòu)建課程知識(shí)圖譜的方法，該方法通過(guò)抽取數(shù)據(jù)庫(kù)課程的知識(shí)點(diǎn)并將其轉(zhuǎn)換成三元組形式，對(duì)應(yīng)于Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)中的節(jié)點(diǎn)和關(guān)系實(shí)體邊進(jìn)行存儲(chǔ)。最終，將該課程知識(shí)圖譜以可視化的方式呈現(xiàn)在用戶界面。（4）設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)的知識(shí)應(yīng)用平臺(tái)，詳細(xì)介紹了該系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思想、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和各個(gè)功能模塊，并通過(guò)設(shè)計(jì)一系列的測(cè)試用例展示了該平臺(tái)的實(shí)用性。6.2展望總體而言，本文成功設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)以Neo4j圖數(shù)據(jù)庫(kù)為基礎(chǔ)的《數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)概論》課程知識(shí)圖譜。盡管滿足了相關(guān)的設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)需求，但由于構(gòu)建知識(shí)圖譜涉及眾多技術(shù)，且受限于個(gè)人能力，研究工作仍有不足之處，需要進(jìn)一步的改進(jìn)和研究。具體的改進(jìn)方向包括：（1）提升數(shù)據(jù)獲取的效率。目前，數(shù)據(jù)的搜集完全依賴于手動(dòng)提取和人工校對(duì)，亟需探索更高效的數(shù)據(jù)獲取和驗(yàn)證方法。（2）擴(kuò)充課程知識(shí)圖譜的數(shù)據(jù)范圍。應(yīng)從更多數(shù)據(jù)源中提取知識(shí)，融合更多課程內(nèi)容，以實(shí)現(xiàn)更廣泛的大數(shù)據(jù)應(yīng)用。（3）增強(qiáng)知識(shí)問(wèn)答平臺(tái)的能力。在現(xiàn)有知識(shí)圖譜基礎(chǔ)上，引入推理算法，強(qiáng)化圖譜的邏輯推理功能，提高平臺(tái)的智能化水平。通過(guò)這些改進(jìn)，可以進(jìn)一步提升知識(shí)圖譜的質(zhì)量和實(shí)用性，為用戶提供更加豐富和智能的服務(wù)。參考文獻(xiàn)田玲,張謹(jǐn)川,張晉豪,等.知識(shí)圖譜綜述——表示、構(gòu)建、推理與知識(shí)超圖理論[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2021,41(08):2161-2186.張吉祥,張祥森,武長(zhǎng)旭,等.知識(shí)圖譜構(gòu)建技術(shù)綜述[J].計(jì)算機(jī)工程,2022,48(03):23-37.葉帥.基于Neo4j的煤礦領(lǐng)域知識(shí)圖譜構(gòu)建及查詢方法研究[D].中國(guó)礦業(yè)大學(xué),2019.肖美婷.專家系統(tǒng)在人工智能技術(shù)中的應(yīng)用及工作過(guò)程研究[J].計(jì)算機(jī)產(chǎn)品與流通,2019(01):104.劉燁宸,李華昱.領(lǐng)域知識(shí)圖譜研究綜述[J].計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用,2020,29(06):1-12.李光明.初中化學(xué)學(xué)科知識(shí)圖譜的構(gòu)建與可視化查詢系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)[D].上海師范大學(xué),2020.陶于祥,汪書悅,袁野.基于科學(xué)知識(shí)圖譜的國(guó)內(nèi)