【知识图谱】06推理功能(使用Jena+Fuseki)

目录

1、准备工作

2、实现推理

2.1、生成nt文件

2.2、生成TDB数据

2.3、初始化Fuseki环境

2.4、配置FUSEKI文件

2.5、FUSEKI推理机

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1、准备工作

jena和fuseki下载链接：

JENA-3.17: http://jena.apache.org/download/index.cgi

FUSEKI-3.16:https://repo1.maven.org/maven2/org/apache/jena/apache-jena-fuseki/3.16.0/

下载文件如下图：

FUSEKI下载这个版本：

当然，你也可以选择你喜欢的版本：https://repo1.maven.org/maven2/org/apache/jena/apache-jena-fuseki/

解压到任意位置，然后配置环境变量：

先建立JENA_HOME变量和FUSEKI_HOME：

再增加环境变量：

环境配置完成。

2、实现推理

2.1、生成nt文件

04节谈到过生成ttl格式的mapping关系文件，现在要利用生成的ttl文件，进一步生成NT(N-TRIPLE)格式的RDF文件，进入到d2rq的目录下，使用如下命令：

dump-rdf.bat -o kg_movie.nt kg_movie_map.ttl

在同级目录下，kg_movie.nt就是我们生成的目标文件。

2.2、生成TDB数据

apeach jena使用TDB存储数据，因此我们需要生成TDB数据文件，首先在任意位置建立tdb文件夹，我这里演示建立在jena文件夹中，位置如下：

使用如下命令生成tdb数据文件：

tdbloader.bat --loc="C:\env\apache-jena-3.17.0\tdb" "C:\Program Files\d2rq-0.8.1\kg_movie.nt"

其中，tdbloader.bat位于apache-jena文件夹下的bat目录下，配置过环境后可以在任意位置使用命令，--loc参数表示建立的TDB数据库的位置，后面的参数表示为生成的nt文件的路径。

成功后如下图：

tdb目录下出现了对应生成的数据：

2.3、初始化Fuseki环境

这里解释一下为什么不用fuseki-3.17.0版本，我反复搞了一天，在自带的web端中无法显示内容，确认不是配置问题，因此放弃3.17.0版本，无法确定还有什么新问题，毕竟第一步就给折了，总之，先改用3.16.0.

进入之前解压的Fuseki目录下，运行其中的fuseki-server.bat脚本文件进行初始化配置,如下图:

成功后如下图：

此时目录新生成了个run文件夹，表示环境初始化成功：

2.4、配置FUSEKI文件

本系列03节中，曾经有使用过Protege生成过OWL实体文件，这里就要用到了，将其拷贝到生成的上一步生成的run/dabases/目录下，并将后缀从.owl改为.ttl，如下图：

（忽略图中的3.17哈，实际上后来我用的是3.16版本）

改完如下图：

在 run/configuration/目录下，新建一文件，命名{随意 }.ttl，例如我命名为:kg_movie_conf.ttl：

打开文件，编辑，格式内容如下：

@prefix :       .
@prefix tdb:    .
@prefix rdf:    .
@prefix ja:     .
@prefix rdfs:   .
@prefix fuseki:  .


:service1        a                fuseki:Service ;
fuseki:dataset                    <#dataset> ;
fuseki:name                       "kg_movie" ;
fuseki:serviceQuery               "query" , "sparql" ;
fuseki:serviceReadGraphStore      "get" ;
fuseki:serviceReadWriteGraphStore "data" ;
fuseki:serviceUpdate              "update" ;
fuseki:serviceUpload              "upload" .


<#dataset> rdf:type ja:RDFDataset ;
    ja:defaultGraph <#model_inf> ;
    .
<#model_inf> rdf:type ja:InfModel ;
ja:baseModel <#baseModel> ;
#ja:reasoner [
#			 #ja:reasonerURL 
#		     ja:reasonerURL  ;
#		     ja:rulesFrom  ;
#] ;
.
<#baseModel> rdf:type ja:UnionModel;
ja:subModel <#ontology>;
ja:rootModel <#tdbGraph>;
.

<#ontology> rdf:type ja:MemoryModel;
ja:content [ja:externalContent  ] ;
.

<#tdbGraph> rdf:type tdb:GraphTDB ;
tdb:dataset <#tdbdataset> ;
.

<#tdbdataset> rdf:type tdb:DatasetTDB ;
tdb:location "C:/env/apache-jena-3.17.0/tdb" ;
ja:context [ ja:cxtName "arq:queryTimeout" ; ja:cxtValue "1000" ] ;
.

具体配置修改内容见下图：

其中:

1、修改成项目数据库名称；

2、配置推理机，其中rules.ttl是我们建立的自定义规则推理机，如果不想用就用#号注释即可，这里先注释掉，待会再用推理机。

3、ontology文件的路径；

4、jena文件夹中建立的tdb文件夹的路径。

完成，再次启动fuseki-server.bat，ok如下图：

在web端打开localhost:3030：

输入我们需要查询的指令，记得引入依赖，这里务必引入kg_movie：

PREFIX rdf: 
PREFIX : 

SELECT *
WHERE {
  ?x :actor_chName '周星驰'.
  ?x :hasActedIn ?o.
  ?o :movie_chName ?n.
}
LIMIT 100

效果如下图：

2.5、FUSEKI推理机

首先建立规则文件，进入xx目录下，这里创建名称为rules.ttl的文件：

编辑其内容：

@prefix :  .
@prefix rdf:  .

[ruleComedian: (?p :hasActedIn ?m),(?m :hasGenre ?g),(?g :genre_name '喜剧') -> (?p rdf:type :Comedian)]
[ruleInverse: (?p :hasActedIn ?m) -> (?m :hasActor ?p)]

这里建立了两个规则:

1、喜剧演员：一个演员参演过电影，电影又是喜剧类型，那么他就是喜剧演员，这里的Comedian是我们的推理类型。

2、取反规则：演员参演过，就一定有电影包含某个演员。 

编辑kg_movie_conf.ttl文件，将推理机注释打开：

@prefix :       .
@prefix tdb:    .
@prefix rdf:    .
@prefix ja:     .
@prefix rdfs:   .
@prefix fuseki:  .


:service1        a                fuseki:Service ;
fuseki:dataset                    <#dataset> ;
fuseki:name                       "kg_movie" ;
fuseki:serviceQuery               "query" , "sparql" ;
fuseki:serviceReadGraphStore      "get" ;
fuseki:serviceReadWriteGraphStore "data" ;
fuseki:serviceUpdate              "update" ;
fuseki:serviceUpload              "upload" .


<#dataset> rdf:type ja:RDFDataset ;
    ja:defaultGraph <#model_inf> ;
    .
<#model_inf> rdf:type ja:InfModel ;
ja:baseModel <#baseModel> ;
ja:reasoner [
			 #ja:reasonerURL 
		     ja:reasonerURL  ;
		     ja:rulesFrom  ;
] ;
.
<#baseModel> rdf:type ja:UnionModel;
ja:subModel <#ontology>;
ja:rootModel <#tdbGraph>;
.

<#ontology> rdf:type ja:MemoryModel;
ja:content [ja:externalContent  ] ;
.

<#tdbGraph> rdf:type tdb:GraphTDB ;
tdb:dataset <#tdbdataset> ;
.

<#tdbdataset> rdf:type tdb:DatasetTDB ;
tdb:location "C:/env/apache-jena-3.17.0/tdb" ;
ja:context [ ja:cxtName "arq:queryTimeout" ; ja:cxtValue "1000" ] ;
.

其中，2位置是我们建立的规则文件路径，这里的#号全部删除了，保存文件。

重新运行 fuseki-server.bat，进入web输入推理查询：

查询hasActor如下：

PREFIX rdf: 
PREFIX : 

SELECT *
WHERE {
  
  ?x :movie_chName '家有喜事'.
  ?x :hasActor ?o.
  ?o :actor_chName ?n.
}
LIMIT 100

效果：

查询喜剧演员：

键入：

PREFIX rdf: 
PREFIX : 

SELECT *
WHERE {
  ?x rdf:type :Comedian.
  ?x :actor_chName ?n.

}
LIMIT 100

效果如下： 

完成（这一章还是花了点功夫的，配置那块各种出问题，就差去看fuseki源代码了）。