知识图谱(Knowledge Graph)是当前互联网最炙手可热的技术之一,它的典型应用场景就是搜索引擎,比如Google搜索,百度搜索。我们在百度搜索中输入问题“中国银行的总部在哪”,搜索的结果如下:

这便是知识图谱的典型应用,能够直接输出问题的答案。借助知识图谱,能够让搜索引擎更加高效,搜索结果更加精准,给用户带来更好的搜索体验和乐趣。

  关于知识图谱的知识点和工具数不胜数,我们在学习时常常会感到无从下手,一片茫然。本文将尝试着介绍知识图谱的几个知识点——RDF、URI、URL和SPARQL,希望能以此为切入点,让读者对SPARQL有些感性的认识,至于知识图谱,则是更大更深的范围了,不是本文所能概括的。

什么是SPARQL?

  SPARQL的英文全称为SPARQL Protocol and RDF Query Language,是为RDF开发的一种查询语言和数据获取协议,它是为W3C所开发的RDF数据模型所定义,但是可以用于任何可以用RDF来表示的信息资源。它于2008年1月15日正式成为一项W3C推荐标准,于2013年3月发布SPARQL1.1。

  既然SPARQL是为是为RDF开发的一种查询语言,那么什么是RDF呢?

什么是RDF?

  首先,RDF不是一种数据格式。

  RDF的英语全称为Resource Description Framework,中文名称为资源描述框架。RDF是一种描述数据文件储存的数据模型,该数据模型通常描述由三个部分组成的事实,被称为三元组(triples)。三元组由主语(subject)、谓语(predicate)和宾语(object)组成,看上去很像一个简单的句子。比如:

subject predicate object
richard homeTel (229)276-5135
cindy email cindym@gmail.com

  以下为Turtle RDF格式的RDF文件,文件名为ex002.ttl,

  1. # filename: ex002.ttl
  2. @prefix ab: <http://learningsparql.com/ns/addressbook#> .
  3. ab:richard ab:homeTel "(229) 276-5135" .
  4. ab:richard ab:email "richard49@hotmail.com" .
  5. ab:cindy ab:homeTel "(245) 646-5488" .
  6. ab:cindy ab:email "cindym@gmail.com" .
  7. ab:craig ab:homeTel "(194) 966-1505" .
  8. ab:craig ab:email "craigellis@yahoo.com" .
  9. ab:craig ab:email "c.ellis@usairwaysgroup.com" .

#表示注释,@prefix行为前缀行,即为<http://learningsparql.com/ns/addressbook#>取一个前缀ab:,也就是别名,避免每次命名时都要写这个长长的字符,句子最后的.可写可不写,写上后便于阅读。另外,<http://learningsparql.com/ns/addressbook#>是URI,这个后面会介绍。

   之后的每一行,都是一个三元组,分别是主语、谓语和宾语,带有前缀ab:。

URI和URL

  URI和URL是两个相近的概念,但URL只是URI的一种。

  URL就是我们常说的网址,英文全称为Uniform Resource Locators,是统一资源定位符,对可以从互联网上得到的资源的位置和访问方法的一种简洁的表示,是互联网上标准资源的地址。

  URI的英语全称为Uniform Resource Identifier,是统一资源标识符。在RDF三元组中,主语、谓语必须属于某个特定的命名空间,避免相似的名字发生混淆,因此需要使用URI。

如何使用ARQ?

  好了,在了解了上述的基本概念之后,我们需要实践一把,在这里,我们使用ARQ。

  ARQ是SPARQL处理器。它是Apache Jena框架的一部分,是一个基于java的免费软件,其下载地址为:http://jena.apache.org/download/index.cgi。以Linux系统为例,我们下载文件apache-jena-3.11.0.zip,并将解压后的zip文件中的bin目录添加到环境变量中。添加方式如下:

  • vim /etc/profile
  • 在文件末尾添加命令:
  1. export JENA_HOME=你的apache-jena-3.11.0路径
  2. export PATH=$JENA_HOME/bin:$PATH
  • source /etc/porfile
  • 运行命令echo $JENA_HOME,如果能输出你的JENA路径,则表明添加该环境变量成功。

  接着我们写好SPARQL查询语句(关于查询语句,会在后面的文章中介绍),文件名为ex003.rq,内容如下:

  1. # filename: ex003.rq
  2. PREFIX ab: <http://learningsparql.com/ns/addressbook#>
  3. SELECT ?craig_email
  4. WHERE
  5. { ab:craig ab:email ?craig_email . }

简单对该查询语句做个说明:PREFIX ab: http://learningsparql.com/ns/addressbook# 表示使用哪个URI,并取别名。后续的查询语句类似于SQL,是对三元组做查询,?craig_email为变量,查询三元组中的宾语,用通俗的话来理解,就是查询craig的电子邮箱是什么?

  运行命令:

  1. arq --data ex002.ttl --query ex003.rq

输出结果如下:(ex002.ttl文件见之前的描述)

  1. --------------------------------
  2. | craig_email |
  3. ================================
  4. | "c.ellis@usairwaysgroup.com" |
  5. | "craigellis@yahoo.com" |
  6. --------------------------------

还可以查询三元组中的其他部分,这里不再讲述,后续会专门讲SPARQL查询语句的。

总结

  在知识图谱的工具箱中,有很多图数据库,它们提供了很好的查询语句功能和可视化效果,比如Neo4j, Cayley,这次,我们可以学习下RDF和SPARQL,毕竟,SPARQL的查询能力和推理能力也是很强的哦~

  期待下次关于SPARQL的分享~

注意:不妨了解下笔者的微信公众号: Python爬虫与算法(微信号为:easy_web_scrape), 欢迎大家关注~

参考文献

  1. SPARQL百度百科:https://baike.baidu.com/item/SparQL/10956405?fr=aladdin

  2. RDF百度百科:https://baike.baidu.com/item/rdf/5956080

  3. URI百度百科:https://baike.baidu.com/item/URI/16481812

  4. URL百度百科:https://baike.baidu.com/item/url

  5. SPARQL维基百科:https://en.wikipedia.org/wiki/SPARQL

  6. Apache Jena下载页面:http://jena.apache.org/download/index.cgi

  7. 书籍: Learning SPARQL,Bob DuCharme,Publisher: O'Reilly Media, Inc.

  8. Learning SPARQL学习网址:http://www.learningsparql.com/

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