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。
