图谱借助Redis构建知识图谱（redis构建知识）

图谱借助Redis构建知识图谱

在当今信息化时代，知识图谱成为了一个备受瞩目的领域，它通过建立实体与实体之间的关联关系，将大量的知识信息有机地组合起来，可谓是一种高效且智能的信息处理方式。那么，如何构建知识图谱呢？在这里，我们就要提到一种流行的技术：Redis缓存数据库。

Redis是一款非关系型的高性能内存数据库，可以实现快速的数据存储与读取，在处理高速、大数据量的负载是极为优秀。当然，其更重要的作用是支持分布式存储，提供了API，供其他程序调用，可以实现各种数据结构和功能的存储和处理。在关联实体构建过程中，Redis的快速性质和优秀的数据结构，可以很好地支持知识图谱的构建。

下面我们通过一个简单的例子来说明如何使用Redis构建知识图谱。

假设我们要构建一个简单的人物关系图谱，如下图所示：

首先我们要编写一个Python脚本创建Redis链接：

import redis
redis_conn = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

Redis实例redis_conn链接到localhost上运行的Redis服务器。在这里，做了一个数据库索引为0。

然后我们需要定义一个Node类，作为图谱中的节点：

import json
class Node(object):

    def __init__(self, id, type):
        self.id = id
        self.type = type

    def save(self):
        redis_conn.set(self.id, self.to_json())
    def load(self, id):
        data = redis_conn.get(id)
        if data is not None:
            return self.from_json(data)
        else:
            return None
    def to_json(self):
        return json.dumps({
            'id': self.id,
            'type': self.type,
        })

    @staticmethod
    def from_json(data):
        json_data = json.loads(data)
        node = Node(
            id=json_data['id'],
            type=json_data['type'],
        )
        return node

Node类包含实体的id和类型。to_json()方法将实体转换成字典格式的JSON数据。from_json()方法将JSON数据转换为Node实例。load()将Node对象从Redis中取出，save()将Node对象存入Redis数据库。

我们可以继承从Node衍生出两个类：Person类和Company类，分别代表人物和公司。

class Person(Node):
 def __init__(self, name):
  super(Person, self).__init__(id=name, type='person')
  self.name = name

 def to_json(self):
  data = super(Person, self).to_json()
  data = json.loads(data)
  data['name'] = self.name
  return json.dumps(data)

 @staticmethod
 def from_json(data):
  json_data = json.loads(data)
  node = Person(
   name=json_data['name'],
  )
  node.id = json_data['id']
  return node
class Company(Node):

 def __init__(self, name, industry):
  super(Company, self).__init__(id=name, type='company')
  self.name = name
  self.industry = industry
 def to_json(self):
  data = super(Company, self).to_json()
  data = json.loads(data)
  data['name'] = self.name
  data['industry'] = self.industry
  return json.dumps(data)
 @staticmethod
 def from_json(data):
  json_data = json.loads(data)
  node = Company(
   name=json_data['name'],
   industry=json_data['industry']
  )
  node.id = json_data['id']
  return node

我们可以使用以上的代码来创建实体，并将其存入Redis数据库。

person1 = Person('Tom')
person1.save()

person2 = Person('Jerry')
person2.save()
company1 = Company('Amazon', 'E-commerce')
company1.save()
company2 = Company('Microsoft', 'Computers')
company2.save()

我们可以自定义Relationship类，代表实体之间关系:

class Relationship(object):
    def __init__(self, start, end):
        self.start = start
        self.end = end
        self.type = ''
        self.properties = {}

    def save(self):
        redis_conn.set(self.key, self.to_json())
    def load(self, key):
        data = redis_conn.get(key)
        if data is not None:
            return self.from_json(data)
        else:
            return None
    def to_json(self):
        return json.dumps({
            'start': self.start,
            'end': self.end,
            'type': self.type,
            'properties': self.properties,
        })

    @staticmethod
    def from_json(data):
        json_data = json.loads(data)
        rel = Relationship(
            start=json_data['start'],
            end=json_data['end'],
        )
        rel.type = json_data['type']
        rel.properties = json_data['properties']
        return rel
    def __str__(self):
        return f"{self.start}-{self.type}-{self.end}"

关系类类似于Node类，用于存储和读取两个实体之间的关联关系。它包含与实体相关的信息（start, end, properties等）。我们可以使用以下代码来创建实体之间的关系：

r1 = Relationship(company1.id, person1.id)
r1.type = 'employer'
r1.properties['years'] = '2015-2020'
r1.save()

r2 = Relationship(person2.id, company2.id)
r2.type = 'employer'
r2.properties['years'] = '2008-2015'
r2.save()
r3 = Relationship(person1.id, person2.id)
r3.type = 'friend'
r3.properties['meetplace'] = 'NYC'
r3.save()

现在我们可以从Redis数据库中检索实体。例如查找Tom朋友的名字：

rel = Relationship(person1.id, None)
rel.type = 'friend'
rels = redis_conn.keys(str(rel) + '*')
for r in rels:
 data = redis_conn.get(r)
 print(Person(data['end']).name)

我们可以在这个例子的基础上构建更复杂的知识图谱，例如行业关系图谱、科技领域知识图谱等。通过Redis作为数据库，相比传统的关系型数据库，能够更快速，实时地构建出更加多样化的知识图谱。

总结：

本文介绍了如何利用Redis缓存数据库构建知识图谱。实现了Node实体、Relationship关系的基本操作，并创建了Person类和Company类作为实体模板。尽管本文示例使用的是Python语言，但是Redis支持绝大多数的编程语言，便于开发人员进行应用程序开发。通过本文的示例，我们带您一起深入了解图谱构建与数据的应用价值，为未来的与大数据时代奠定基础。