1.構建搜索引擎系統
下圖中描述的體系結構包括三個部分：結合本體庫的網絡爬蟲，索引及檢索模塊以及知識圖譜模塊。其中爬蟲及索引模塊主要負責從網絡中爬取原始數據并通過解析得到實體相關信息以及建立索引；搜索模塊結合本體庫Query解析檢索語句得到搜索關鍵詞，通過檢索器得到結果并返回用戶；知識圖譜模塊首先根據爬蟲獲取的實體，通過實體知識融合以及實體對齊獲取所有實體，并利用實體之間的語義關系構成知識圖譜，知識圖譜完成檢索器的信息請求并通過對檢索結果進行分析，推薦相關信息并給出最終的排序結果。

2.構建智能問答系統
在搭建系統之前，第一步的任務是準備數據。
準備好數據之后，將數據整理成RDF文檔的格式。比如采用手工的方式在protégé中構建本體以及知識圖譜。本體作為模式層，聲明n個類；聲明了n種關系，也叫objectProperty；聲明了n種數據屬性，也叫DataProperty。將上述準備好的數據以individual和dataProperty的形式寫進知識圖譜。至此，就準備好了我們的RDF/OWL文件了。
接著，為了使用RDF查詢語言SPARQL做后續的查詢操作，使用Apache Jena的TDB和Fuseki組件。TDB是Jena用于存儲RDF的組件，是屬于存儲層面的技術。Fuseki是Jena提供的SPARQL服務器，也就是SPARQL endpoint。這一步中，首先利用Jena將RDF文件轉換為tdb數據。接著對fuseki進行配置并打開SPARQL服務器，就可以通過查詢語句完成對知識圖譜的查詢。
最后，將自然語言問題轉換成SPARQL查詢語句。首先使用結巴分詞將自然語言問題進行分詞以及詞性標注。對于不同類型的問題，我們將問題匹配給不同的查詢語句生成函數從而得到正確的查詢語句。將查詢語句作為請求參數和Fuseki服務器通信就能得到相應的問題結果。上述工作流程圖如圖所示。

3.構建智能推薦系統
基于知識圖譜的推薦系統主要是利用知識圖譜對多源異構數據的整合性，可以對大數據環境下互聯網上的數據進行知識抽取，得到更加細粒度的用戶和項目的特征信息，從而更精準的計算用戶與用戶、用戶與項目以及項目與項目之間的相關性，最后為用戶做出推薦。
該推薦有3個組成要素：用戶知識圖譜、項目知識圖譜、推薦方法。在此基礎上，給出基于知識圖譜的一個推薦系統模型，如圖所示。該模型分為客戶端和服務器端，客戶端收集用戶的原始數據(包括瀏覽數據、上下文數據如時間、用戶狀態等)上傳至服務器端進行處理。服務器端一方面從各個垂直網站及百科網站中進行相關數據搜集，構建項目知識圖譜；另一方面，對用戶偏好進行獲取，建立用戶知識圖譜；此外，通過分析推理的方法獲取上下文信息，利用GPS定位來獲取當前用戶地理位置信息等。最后，綜合上述信息，通過推薦產生器向目標用戶推送其感興趣的項目，并基于用戶反饋對推薦性能進行評估，進一步調整推薦產生器，以適應用戶偏好。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的如何基于知识图谱技术构建现代搜索引擎系统、智能问答系统、智能推荐系统？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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