知识图谱学习笔记（1）
知识图谱学习笔记第一部分，包含RDF介绍，以及Jena RDF API使用
知识图谱的基石：RDF
RDF(Resource Description Framework)，即资源描述框架，其本质是一个数据模型（Data Model）。它提供了一个统一的标准，用于描述实体/资源。简单来说，就是表示事物的一种方法和手段。
RDF序列化方法
RDF序列化的方式主要有：RDF/XML，N-Triples，Turtle，RDFa，JSON-LD等几种。
- RDF/XML，顾名思义，就是用XML的格式来表示RDF数据
- N-Triples，即用多个三元组来表示RDF数据集，是最直观的表示方法。在文件中，每一行表示一个三元组，方便机器解析和处理。开放领域知识图谱DBpedia通常是用这种格式来发布数据的。
- Turtle, ['tɝtl] 应该是使用得最多的一种RDF序列化方式了。它比RDF/XML紧凑，且可读性比N-Triples好。
- RDFa,即“The Resource Description Framework in Attributes”，是HTML5的一个扩展，在不改变任何显示效果的情况下，让网站构建者能够在页面中标记实体，像人物、地点、时间、评论等等
- JSON-LD，即“JSON for Linking Data”，用键值对的方式来存储RDF数据
Example1 N-Triples:
<http://www.kg.com/person/1> <http://www.kg.com/ontology/chineseName> "罗纳尔多·路易斯·纳萨里奥·德·利马"^^string.
<http://www.kg.com/person/1> <http://www.kg.com/ontology/career> "足球运动员"^^string.
<http://www.kg.com/person/1> <http://www.kg.com/ontology/fullName> "Ronaldo Luís Nazário de Lima"^^string.
<http://www.kg.com/person/1> <http://www.kg.com/ontology/birthDate> "1976-09-18"^^date.
<http://www.kg.com/person/1> <http://www.kg.com/ontology/height> "180"^^int.
<http://www.kg.com/person/1> <http://www.kg.com/ontology/weight> "98"^^int.
<http://www.kg.com/person/1> <http://www.kg.com/ontology/nationality> "巴西"^^string.
<http://www.kg.com/person/1> <http://www.kg.com/ontology/hasBirthPlace> <http://www.kg.com/place/10086>.
<http://www.kg.com/place/10086> <http://www.kg.com/ontology/address> "里约热内卢"^^string.
<http://www.kg.com/place/10086> <http://www.kg.com/ontology/coordinate> "-22.908333, -43.196389"^^string.Example2 Turtle:
@prefix person: <http://www.kg.com/person/> .
@prefix place: <http://www.kg.com/place/> .
@prefix : <http://www.kg.com/ontology/> .
person:1 :chineseName "罗纳尔多·路易斯·纳萨里奥·德·利马"^^string.
person:1 :career "足球运动员"^^string.
person:1 :fullName "Ronaldo Luís Nazário de Lima"^^string.
person:1 :birthDate "1976-09-18"^^date.
person:1 :height "180"^^int.
person:1 :weight "98"^^int.
person:1 :nationality "巴西"^^string.
person:1 :hasBirthPlace place:10086.
place:10086 :address "里约热内卢"^^string.
place:10086 :coordinate "-22.908333, -43.196389"^^string.RDF的表达能力
RDF的表达能力有限，无法区分类和对象，也无法定义和描述类的关系/属性。RDF是对具体事物的描述，缺乏抽象能力，无法对同一个类别的事物进行定义和描述。就以罗纳尔多这个知识图为例，RDF能够表达罗纳尔多和里约热内卢这两个实体具有哪些属性，以及它们之间的关系。但如果我们想定义罗纳尔多是人，里约热内卢是地点，并且人具有哪些属性，地点具有哪些属性，人和地点之间存在哪些关系，这个时候RDF就表示无能为力了。
RDFS/OWL
RDFS/OWL本质上是一些预定义词汇（vocabulary）构成的集合，用于对RDF进行类似的类定义及其属性的定义。
RDFS/OWL序列化方式和RDF没什么不同，其实在表现形式上，它们就是RDF。其常用的方式主要是RDF/XML，Turtle。另外，通常我们用小写开头的单词或词组来表示属性，大写开头的表示类。数据属性（data property，实体和literal字面量的关系）通常由名词组成，而对象数据（object property，实体和实体之间的关系）通常由动词（has，is之类的）加名词组成。剩下的部分符合驼峰命名法。
轻量级的模式语言——RDFS
RDFS，即“Resource Description Framework Schema”，是最基础的模式语言。还是以罗纳尔多知识图为例，我们在概念、抽象层面对RDF数据进行定义。下面的RDFS定义了人和地点这两个类，及每个类包含的属性。
@prefix rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#> .
@prefix rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> .
@prefix : <http://www.kg.com/ontology/> .
### 这里我们用词汇rdfs:Class定义了“人”和“地点”这两个类。
:Person rdf:type rdfs:Class.
:Place rdf:type rdfs:Class.
### rdfs当中不区分数据属性和对象属性，词汇rdf:Property定义了属性，即RDF的“边”。
:chineseName rdf:type rdf:Property;
rdfs:domain :Person;
rdfs:range xsd:string .
:career rdf:type rdf:Property;
rdfs:domain :Person;
rdfs:range xsd:string .
:fullName rdf:type rdf:Property;
rdfs:domain :Person;
rdfs:range xsd:string .
:birthDate rdf:type rdf:Property;
rdfs:domain :Person;
rdfs:range xsd:date .
:height rdf:type rdf:Property;
rdfs:domain :Person;
rdfs:range xsd:int .
:weight rdf:type rdf:Property;
rdfs:domain :Person;
rdfs:range xsd:int .
:nationality rdf:type rdf:Property;
rdfs:domain :Person;
rdfs:range xsd:string .
:hasBirthPlace rdf:type rdf:Property;
rdfs:domain :Person;
rdfs:range :Place .
:address rdf:type rdf:Property;
rdfs:domain :Place;
rdfs:range xsd:string .
:coordinate rdf:type rdf:Property;
rdfs:domain :Place;
rdfs:range xsd:string .RDFS几个比较重要，常用的词汇：
- rdfs:Class. 用于定义类
- rdfs:domain. 用于表示该属性属于哪个类别
- rdfs:range. 用于描述该属性的取值类型
- rdfs:subClassOf. 用于描述该类的父类
- rdfs:subProperty. 用于描述该属性的父属性
Data层是我们用RDF对罗纳尔多知识图的具体描述，Vocabulary是我们自己定义的一些词汇（类别，属性），RDF(S)则是预定义词汇。从下到上是一个具体到抽象的过程。图中我们用红色圆角矩形表示类，绿色字体表示rdf:type，rdfs:domain，rdfs:range三种预定义词汇，虚线表示rdf:type这种所属关系。
RDFS的扩展——OWL
RDFS本质上是RDF词汇的一个扩展。后来人们发现RDFS的表达能力还是相当有限，因此提出了OWL。我们也可以把OWL当做是RDFS的一个扩展，其添加了额外的预定义词汇。
OWL，即“Web Ontology Language”，语义网技术栈的核心之一。OWL有两个主要的功能：
- 提供快速、灵活的数据建模能力。
- 高效的自动推理。
用OWL对罗纳尔多知识图进行语义层的描述：
@prefix rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#> .
@prefix rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> .
@prefix : <http://www.kg.com/ontology/> .
@prefix owl: <http://www.w3.org/2002/07/owl#> .
### 这里我们用词汇owl:Class定义了“人”和“地点”这两个类。
:Person rdf:type owl:Class.
:Place rdf:type owl:Class.
### owl区分数据属性和对象属性（对象属性表示实体和实体之间的关系）。词汇owl:DatatypeProperty定义了数据属性，owl:ObjectProperty定义了对象属性。
:chineseName rdf:type owl:DatatypeProperty;
rdfs:domain :Person;
rdfs:range xsd:string .
:career rdf:type owl:DatatypeProperty;
rdfs:domain :Person;
rdfs:range xsd:string .
:fullName rdf:type owl:DatatypeProperty;
rdfs:domain :Person;
rdfs:range xsd:string .
:birthDate rdf:type owl:DatatypeProperty;
rdfs:domain :Person;
rdfs:range xsd:date .
:height rdf:type owl:DatatypeProperty;
rdfs:domain :Person;
rdfs:range xsd:int .
:weight rdf:type owl:DatatypeProperty;
rdfs:domain :Person;
rdfs:range xsd:int .
:nationality rdf:type owl:DatatypeProperty;
rdfs:domain :Person;
rdfs:range xsd:string .
:hasBirthPlace rdf:type owl:ObjectProperty;
rdfs:domain :Person;
rdfs:range :Place .
:address rdf:type owl:DatatypeProperty;
rdfs:domain :Place;
rdfs:range xsd:string .
:coordinate rdf:type owl:DatatypeProperty;
rdfs:domain :Place;
rdfs:range xsd:string .
owl区分数据属性和对象属性（对象属性表示实体和实体之间的关系）。词汇owl:DatatypeProperty定义了数据属性，owl:ObjectProperty定义了对象属性。
上图中，数据属性用青色表示，对象属性由蓝色表示。
描述属性特征的词汇
- owl:TransitiveProperty. 表示该属性具有传递性质。例如，我们定义“位于”是具有传递性的属性，若A位于B，B位于C，那么A肯定位于C。
- owl:SymmetricProperty. 表示该属性具有对称性。例如，我们定义“认识”是具有对称性的属性，若A认识B，那么B肯定认识A。
- owl:FunctionalProperty. 表示该属性取值的唯一性。 例如，我们定义“母亲”是具有唯一性的属性，若A的母亲是B，在其他地方我们得知A的母亲是C，那么B和C指的是同一个人。
- owl:inverseOf. 定义某个属性的相反关系。例如，定义“父母”的相反关系是“子女”，若A是B的父母，那么B肯定是A的子女。
本体映射词汇（Ontology Mapping）
- owl:equivalentClass. 表示某个类和另一个类是相同的。
- owl:equivalentProperty. 表示某个属性和另一个属性是相同的。
- owl:sameAs. 表示两个实体是同一个实体。
RDFS,OWL推理的推理机（reasoner）
RDFS同样支持推理，由于缺乏丰富的表达能力，推理能力也不强。举个例子，我们用RDFS定义人和动物两个类，另外，定义人是动物的一个子类。此时推理机能够推断出一个实体若是人，那么它也是动物。OWL当然支持这种基本的推理，除此之外，凭借其强大的表达能力，我们能进行更有实际意义的推理。想象一个场景，我们有一个庞大数据库存储人物的亲属关系。里面很多关系都是单向的，比如，其只保存了A的父亲（母亲）是B，但B的子女字段里面没有A，可以推理得到B的子女A。
RDF查询语言SPARQL
SPARQL即SPARQL Protocol and RDF Query Language的递归缩写，专门用于访问和操作RDF数据，是语义网的核心技术之一。W3C的RDF数据存取小组（RDF Data Access Working Group, RDAWG）对其进行了标准化。在2008年，SPARQL 1.0成为W3C官方所推荐的标准。2013年发布了SPARQL 1.1。相对第一个版本，其支持RDF图的更新，提供更强大的查询，比如：子查询、聚合操作（像我们常用的count）等等。
由两个部分组成：协议和查询语言。
- 查询语言很好理解，就像SQL用于查询关系数据库中的数据，XQuery用于查询XML数据，SPARQL用于查询RDF数据。
- 协议是指我们可以通过HTTP协议在客户端和SPARQL服务器（SPARQL endpoint）之间传输查询和结果，这也是和其他查询语言最大的区别。
一个SPARQL查询本质上是一个带有变量的RDF图，以我们之前提到的罗纳尔多RDF数据为例：
<http://www.kg.com/person/1> <http://www.kg.com/ontology/chineseName> "罗纳尔多·路易斯·纳萨里奥·德·利马"^^string.查询SPARQL
<http://www.kg.com/person/1> <http://www.kg.com/ontology/chineseName> ?x.SPARQL查询是基于图匹配的思想。我们把上述的查询与RDF图进行匹配，找到符合该匹配模式的所有子图，最后得到变量的值。就上面这个例子而言，在RDF图中找到匹配的子图后，将"罗纳尔多·路易斯·纳萨里奥·德·利马"和“?x”绑定，我们就得到最后的结果。简而言之，SPARQL查询分为三个步骤：
- 构建查询图模式，表现形式就是带有变量的RDF。
- 匹配，匹配到符合指定图模式的子图。
- 绑定，将结果绑定到查询图模式对应的变量上。
举例
如何查询所有数据
PREFIX : <http://www.kgdemo.com#>
PREFIX rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#>
PREFIX owl: <http://www.w3.org/2002/07/owl#>
PREFIX xsd: <XML Schema>
PREFIX vocab: <http://localhost:2020/resource/vocab/>
PREFIX rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>
PREFIX map: <http://localhost:2020/resource/#>
PREFIX db: <http://localhost:2020/resource/>
SELECT * WHERE {
?s ?p ?o
}SPARQL的部分关键词：
- SELECT， 指定我们要查询的变量。在这里我们查询所有的变量，用*代替。
- WHERE，指定我们要查询的图模式。含义上和SQL的WHERE没有区别。
- FROM，指定查询的RDF数据集。我们这里只有一个图，因此省去了FROM关键词。 PREFIX，用于IRI的缩写。
“周星驰出演了哪些电影”：
PREFIX : <http://www.kgdemo.com#>
PREFIX rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#>
PREFIX owl: <http://www.w3.org/2002/07/owl#>
PREFIX xsd: <XML Schema>
PREFIX vocab: <http://localhost:2020/resource/vocab/>
PREFIX rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>
PREFIX map: <http://localhost:2020/resource/#>
PREFIX db: <http://localhost:2020/resource/>
SELECT ?n WHERE {
?s rdf:type :Person.
?s :personName '周星驰'.
?s :hasActedIn ?o.
?o :movieTitle ?n
}使用Jena 构建知识图谱
Jena是Apache基金会旗下的开源Java框架，用于构建Semantic Web 和 Linked Data 应用。
下面简要的介绍下API，要使用jena，可以下载jar包或者使用maven（推荐），建议测试时下面的都加上：
<dependency>
<groupId>org.apache.jena</groupId>
<artifactId>apache-jena-libs</artifactId>
<type>pom</type>
<version>3.7.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.jena</groupId>
<artifactId>jena-sdb</artifactId>
<version>3.7.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.jena</groupId>
<artifactId>jena-base</artifactId>
<version>3.7.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.jena</groupId>
<artifactId>jena-fuseki-embedded</artifactId>
<version>3.7.0</version> <!-- Set the version -->
</dependency>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.jena/jena-arq -->
<dependency>
<groupId>org.apache.jena</groupId>
<artifactId>jena-arq</artifactId>
<version>3.7.0</version>
</dependency>Jena RDF API
首先，三元组（triple）组成的图称之为Model，这个图里的Node可以是resources(实体）、literals（文本）或者blank nodes。
一个三元组，在jena里称之为Statement，一个 statement 包含三部分：:
- the subject ：实体
- the predicate ：属性
- the object ： 值
创建Model
// URI 定义
static String personURI = "http://somewhere/JohnSmith";
static String fullName = "John Smith";
// 创建一个空模型（KG)
Model model = ModelFactory.createDefaultModel();
// 创建一个resource（一个subject)
Resource johnSmith = model.createResource(personURI);
// 添加属性，这里的value是一个literals（文本）
johnSmith.addProperty(VCARD.FN, fullName);当然，你还可以使用链式API,为resource添加多个Property
// create the resource
// and add the properties cascading style
Resource johnSmith
= model.createResource(personURI)
.addProperty(VCARD.FN, fullName)
.addProperty(VCARD.N,
model.createResource()
.addProperty(VCARD.Given, givenName)
.addProperty(VCARD.Family, familyName));
遍历Model
使用model.listStatements遍历statements，返回一个迭代器，使用hasNext判断是否还有数据，通过getSubject，getPredicate，getObject 获取三元组信息。
// list the statements in the Model
StmtIterator iter = model.listStatements();
// print out the predicate, subject and object of each statement
while (iter.hasNext()) {
Statement stmt = iter.nextStatement(); // get next statement
Resource subject = stmt.getSubject(); // get the subject
Property predicate = stmt.getPredicate(); // get the predicate
RDFNode object = stmt.getObject(); // get the object
System.out.print(subject.toString());
System.out.print(" " + predicate.toString() + " ");
if (object instanceof Resource) {
System.out.print(object.toString());
} else {
// object is a literal
System.out.print(" \"" + object.toString() + "\"");
}
System.out.println(" .");
} 运行结果：
http://somewhere/JohnSmith http://www.w3.org/2001/vcard-rdf/3.0#N 80aeb72e-ef9c-4879-807d-62daf3c13b72 .
http://somewhere/JohnSmith http://www.w3.org/2001/vcard-rdf/3.0#FN "John Smith" .
80aeb72e-ef9c-4879-807d-62daf3c13b72 http://www.w3.org/2001/vcard-rdf/3.0#Family "Smith" .
80aeb72e-ef9c-4879-807d-62daf3c13b72 http://www.w3.org/2001/vcard-rdf/3.0#Given "John" .保存为 RDF文件
可以使用model.write方便的把Model保存为rdf文件，write默认保存为XML格式
// now write the model in XML form to a file
model.write(System.out);<rdf:RDF
xmlns:rdf='http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#'
xmlns:vcard='http://www.w3.org/2001/vcard-rdf/3.0#'
>
<rdf:Description rdf:about='http://somewhere/JohnSmith'>
<vcard:FN>John Smith</vcard:FN>
<vcard:N rdf:nodeID="A0"/>
</rdf:Description>
<rdf:Description rdf:nodeID="A0">
<vcard:Given>John</vcard:Given>
<vcard:Family>Smith</vcard:Family>
</rdf:Description>
</rdf:RDF>write还提供重载版本write( OutputStream out, String lang )，lang可以为"RDF/XML-ABBREV", "N-TRIPLE", "TURTLE", (and "TTL") and "N3"
我们来保存为常见的TURTLE：
model.write(System.out, "TURTLE");结果：
<http://somewhere/JohnSmith>
<http://www.w3.org/2001/vcard-rdf/3.0#FN>
"John Smith" ;
<http://www.w3.org/2001/vcard-rdf/3.0#N>
[ <http://www.w3.org/2001/vcard-rdf/3.0#Family>
"Smith" ;
<http://www.w3.org/2001/vcard-rdf/3.0#Given>
"John"
] .jena还提供prefix功能，我们可以指定prefix来简化turtle,下面的代码将指定prefix，并保存到文件1.rdf里：
model.setNsPrefix( "vCard", "http://www.w3.org/2001/vcard-rdf/3.0#" );
model.setNsPrefix( "rdf", "http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" );
try {
model.write(new FileOutputStream("1.rdf"),"TURTLE");
} catch (FileNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
}结果：
@prefix rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> .
@prefix vCard: <http://www.w3.org/2001/vcard-rdf/3.0#> .
<http://somewhere/JohnSmith>
vCard:FN "John Smith" ;
vCard:N [ vCard:Family "Smith" ;
vCard:Given "John"
] .读取rdf
Mode的read(Reader reader, String base)方法，提供 读取RDF文件的功能：
static final String inputFileName = "1.rdf";
public static void main (String args[]) {
// create an empty model
Model model = ModelFactory.createDefaultModel();
InputStream in = FileManager.get().open( inputFileName );
if (in == null) {
throw new IllegalArgumentException( "File: " + inputFileName + " not found");
}
// read the RDF/XML file
model.read(in, "","TURTLE");
// write it to standard out
model.write(System.out);
}注意，read的时候，默认是读取XML，如果是其他格式，需要指定lang。
从模型读取Resouce
一个resouce都有一个唯一的URI，我们可以通过URI来获取对应的Resouce：
函数原型：
/**
Return a Resource instance with the given URI in this model. <i>This method
behaves identically to <code>createResource(String)</code></i> and exists as
legacy: createResource is now capable of, and allowed to, reuse existing objects.
<p>
Subsequent operations on the returned object may modify this model.
@return a resource instance
@param uri the URI of the resource
*/
Resource getResource(String uri) ;获取到Resouce后，通过getRequiredProperty获取属性，如果一个属性包含多个值，可以使用listProperties获取。
static final String inputFileName = "1.rdf";
static final String johnSmithURI = "http://somewhere/JohnSmith";
public static void main (String args[]) {
// create an empty model
Model model = ModelFactory.createDefaultModel();
// use the FileManager to find the input file
InputStream in = FileManager.get().open(inputFileName);
if (in == null) {
throw new IllegalArgumentException( "File: " + inputFileName + " not found");
}
// read the RDF/XML file
model.read(new InputStreamReader(in), "");
// retrieve the Adam Smith vcard resource from the model
Resource vcard = model.getResource(johnSmithURI);
// retrieve the value of the N property
Resource name = (Resource) vcard.getRequiredProperty(VCARD.N)
.getObject();
// retrieve the given name property
String fullName = vcard.getRequiredProperty(VCARD.FN)
.getString();
// add two nick name properties to vcard
vcard.addProperty(VCARD.NICKNAME, "Smithy")
.addProperty(VCARD.NICKNAME, "Adman");
// set up the output
System.out.println("The nicknames of \"" + fullName + "\" are:");
// list the nicknames
StmtIterator iter = vcard.listProperties(VCARD.NICKNAME);
while (iter.hasNext()) {
System.out.println(" " + iter.nextStatement().getObject()
.toString());
}
try {
model.write(new FileOutputStream("1.rdf"));
} catch (FileNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
}
}查询模型
可以通过listResourcesWithProperty查询包含Property的数据：
ResIterator iter = model.listResourcesWithProperty(VCARD.FN);
if (iter.hasNext()) {
System.out.println("The database contains vcards for:");
while (iter.hasNext()) {
System.out.println(" " + iter.nextResource()
.getRequiredProperty(VCARD.FN)
.getString() );
}
} else {
System.out.println("No vcards were found in the database");
} 通过listStatements(SimpleSelector)查询Statement：
// select all the resources with a VCARD.FN property
// whose value ends with "Smith"
StmtIterator iter = model.listStatements(
new
SimpleSelector(null, VCARD.FN, (RDFNode) null) {
@Override
public boolean selects(Statement s) {
return s.getString().endsWith("Smith");
}
});
if (iter.hasNext()) {
System.out.println("The database contains vcards for:");
while (iter.hasNext()) {
System.out.println(" " + iter.nextStatement()
.getString());
}
} else {
System.out.println("No Smith's were found in the database");
} 模型合并
可以通过union合并两个模型：
来源
作者：Jadepeng
出处：jqpeng的技术记事本--http://www.cnblogs.com/xiaoqi
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