历史文化类知识图谱构建
Historical and Cultural Knowledge Graph Construction
DOI: 10.12677/gser.2026.151012, PDF,   
作者: 董海琪, 叶妍君*, 刘振兴:河北工程大学地球科学与工程学院,河北 邯郸
关键词: 知识图谱历史文化Neo4j图数据库Knowledge Graph History and Culture Neo4j Graph Database
摘要: 目的:本文旨在构建历史文化知识图谱,以解决多源异构历史数据的整合与复杂语义关系建模问题,研究以地方志历史活动数据为实证案例,系统探索了领域知识图谱的构建路径。方法:研究提出了一套覆盖数据层、模式层、存储层与应用层的完整框架,采用基于七步法的本体工程学方法,结合领域本体复用策略,构建了涵盖人物、事件、地点、时间四类核心实体的本体模型,通过Protégé进行本体建模,利用Neo4j图数据库实现知识存储,并采用neo4j-admin import工具完成批量数据导入。结果:研究构建的知识图谱共包含1042个节点与2987条关系,支持基于Cypher查询语言的复杂关系挖掘,应用验证表明,通过事件脉络查询与核心人物关系分析,能够清晰揭示历史活动的阶段性演化特征,识别核心人物在网络中的关键作用。结论:本文构建的知识图谱实现了零散史料的语义化整合与可视化呈现,既为深入挖掘地域文化网络的内在结构与演变规律提供了有效分析工具,也为历史文化资源的数字化保护与智能利用提供了可扩展的解决方案。
Abstract: Objective: This paper aims to construct a historical and cultural knowledge graph to solve the problem of integration of heterogeneous historical data from multiple sources and modeling of complex semantic relationships, and the study systematically explores the path of constructing domain knowledge graph by taking the historical activity data of local history as an empirical case. Methods: The study proposes a complete framework covering data layer, schema layer, storage layer and application layer, adopts ontology engineering method based on seven-step approach, combines with domain ontology reuse strategy, constructs an ontology model covering four types of core entities: people, events, places, and time, performs ontology modeling by Protégé, realizes knowledge storage by using Neo4j graph database, and employs Neo4j-admin import tool to complete batch data import. Results: The knowledge graph constructed in the study contains 1042 nodes and 2987 relationships, supporting complex relationship mining based on Cypher query language, and the application validation shows that through the query of the event lineage and the relationship analysis of the core personages, it can clearly reveal the stage-by-stage evolution characteristics of the historical activities, and identify the key role of the core personages in the network. Conclusion: The knowledge graph constructed in this paper realizes the semantic integration and visualization of scattered historical materials, which not only provides an effective analytical tool for the in-depth excavation of the intrinsic structure and evolution law of the regional cultural network, but also provides a scalable solution for the digital protection and intelligent use of historical and cultural resources.
文章引用:董海琪, 叶妍君, 刘振兴. 历史文化类知识图谱构建[J]. 地理科学研究, 2026, 15(1): 104-114. https://doi.org/10.12677/gser.2026.151012

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