罗润雨 安徽理工大学

互联网时代，手握搜索引擎即可将世界一系列信息一览无余，比如在输入框中输入搜索词，便可以得到相关的搜索结果。2012年，搜索巨头谷歌率先阐释“知识图谱”概念，使得搜索结果产生重大变化。比如在搜索引擎之中输入数学表达式可以获取所需要的网页。还可以在搜索之中输入“张三的爸爸的弟弟的生日”，根据知识图谱获取该人物与张三的关系，从而找出此人的生日时间。若输入“苹果”，由于苹果可以表示水果中的苹果，也可以表示是苹果公司。依据知识图谱影响力与关联性，其呈现出的信息数据同样各有差异。借助搜索引擎的方式，能够基于知识图谱展开进一步延伸，实现功能的丰富与拓张。知识图谱不仅仅是各种信息的堆砌，同时亦蕴藏着实体抽取等先进技术，能够统筹归纳用户需求目标形成一种观点关系展示出来。

1 数据采集层

1.1 结构化数据导入

系统数据在格式方面具备显著复杂性，其来源更是极其分散。结构化数据主要包含了oracle、mysql、txt、excel。非结构化数据则主要以极具普及性的txt以及word为主。由于结构化数据差异，与之关联的适配器亦有差别，因而应当确保数据导入环节分门别类，更具契合度。比如某个数据库某个数据表中有9千万条数据，应用sqlserver格式，数据则是需要囊括头字段名，比如QQ号是2个字段，邮箱号是1个字段，备注信息文本是1个字段。若web进行消息传输时需要用到worker，那么此时workersql获取任务指令，即选择……