王仁武 袁毅 袁旭萍

摘 要： 将知识图谱应用到商业领域是大数据时代企业的迫切需求。文章通过引入深度学习算法中的深度置信网络，自动提取领域信息中蕴含的知识单元及单元之间的关系，以此解决知识单元提取这一难点。同时，采用Neo4j图形数据库来存储知识图谱中包含的知识单元及其关系。当需要对知识图谱中包含的知识单元进行查询时，可以采用该图形数据库的Cypher查询语言进行查询。文章的研究方法可为商业领域快速构建知识图谱提供借鉴。

关键词：知识图谱；深度学习；图数据库；深度置信网络

中图分类号： G203 文献标识码： A DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2016017

Study on the Construction of Chinese Knowledge Graph Based on Deep Learning and Graph Database

Abstract Application of Knowledge graph to business areas is the urgent need of the enterprises in big data era. In order to solve the knowledge element extraction difficulties， the author tries to automatically extract the knowledge units and its relationships contained in the given field by introducing the deep belief network learning algorithm. At the same time， the knowledge unit and its relationship in the knowledge graph are stored by using the Neo4j graphics database. When you need to query the knowledge unit in the knowledge graph， the Cypher query language of the graph database can be used. The research method of this paper can provide reference for the rapid construction of knowledge graph in the commercial field.

Key words knowledge graph； deep learning； graph database； deep belief networks

1 引言

近些年，随着大数据时代的到来，传统的用于学科研究的科学知识图谱[1]也开始在其他领域有所应用。Google早在2012年就发布了其知识图谱产品—Google Knowledge Graph[2]。2013年2月，百度也推出了自己的知识图谱。“打开手机百度，用户搜索‘王菲的时候不仅可以查到她的歌曲，还能知道她的前夫是李亚鹏，李亚鹏的前女友是周迅，周迅和汤唯恰好是同乡”，这就是基于大数据技术的知识图谱，百度为用户编织了三维知识网络，满足其对日益增长的知识获取需求。近年来，还涌现了一些较有影响的知识图谱，包括YAGO[3] 、DBpedia[4] 、NELL[5] 、Freebase[6] 等，这些知识图谱包含数以百万计的节点和数十亿的边。另外，在社交网络领域，Facebook和Twitter则推出了社交图谱和兴趣图谱。知识图谱在商业领域的应用，扩展了原先科学知识图谱的内涵，也使得它的应用场景得到了延伸。

商业领域中的信息不同于学科领域的信息，以往对学科领域的知识图谱研究多基于文献来进行研究，关键词、摘要等信息可以作为绘制知识图谱的重要信息来源。……