基于neo4j的课程知识图谱系统设计

朱家乐　陈锐

关键词：知识图谱；neo4j；VUE；G6；SpringBoot

中图分类号：TP311 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2023）08-0040-03

0 引言

随着大数据、云计算、互联网等信息技术的发展，人工智能的技术应用迎来了爆发性的增长。知识图谱作为人工智能的重要分支，可以构建复杂的行业知识库，在教育、医疗、金融和政府管理等领域有着广泛的应用。以教育领域为例，知识图谱可有效辅助教师授课并帮助学生实现个性化学习，知识图谱教学方法能够显著提高教学效果[1]。课程知识图谱包含课程领域的所有知识点及知识点间的关系，可以很好地进行知识点和学习路径的相关推理[2]。随着系统解耦的需要，前后端分离技术已成为移动互联网领域不可或缺的技术[3]。基于微服务的知识图谱平台架构，通过合理的微服务划分，可以保证平台的可用性和可扩展性[4]。综上所述，知识图谱在教育领域已经有着广泛的应用，同时和互联网技术开始深入融合。本文设计了一种基于neo4j的课程知识图谱系统，能够进行课程知识图谱的管理和查看。系统采用前后端分离架构，并完成开发环境搭建和原型系统开发。

1 知识图谱介绍

知识图谱（Knowledge Graph） 是人工智能的重要分支技术，是结构化的语义知识库，用于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系。其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组[5]。如图1所示：

知识图谱可以用图数据库来进行数据存储和查询分析。传统的关系型数据库在进行图数据的查询时，需要进行多张表的关联，效率非常低。图数据库是一种NoSQL数据库，以点、边为基础存储单元，以高效存储、查询图数据为设计原理，非常适用于进行知识图谱数据的存储和查询分析。neo4j是业界主流的图数据库，分为社区版和企业版，其中社区版是免费版，基于GPLv3 协议开源，但功能受限。本文采用neo4j社区版，其三元组模型如下：

1） 節点：用于描述领域的实体。可以有零个或多个标签，来定义它们是什么类型的节点。

2） 关系：描述源节点和目标节点之间的连接，总是有一个方向。关系必须具有一种类型来定义它们是什么类型的关系。

3） 节点和关系可以具有属性，这些属性是键值对，可以进一步描述它们。

各个云服务厂商也提供了各自的图数据库云服务，可在线使用。阿里云开发的图数据库（Graph Data⁃base，简称GDB） ，是一种支持Property Graph图模型、用于处理高度连接数据查询与存储的实时、可靠的在线数据库服务。华为云开发的知识图谱服务（Knowl⁃edge Graph，简称KG） ，提供一站式知识图谱全生命周期管理服务。

2 系统功能设计

系统的主要功能包括5个模块，分别为系统首页、课程管理、图谱管理、账号管理和关于。系统首页是系统的主体部分，用户通过点击菜单进入不同的功能模块。课程管理负责课程信息的管理和维护，包括课程列表的展示、查看单个课程和课程的增删改。图谱管理负责课程图谱的管理和维护，包括图谱列表的展示、查看单个图谱和图谱的增删改。图谱管理模块和课程管理模块通过课程数据联系起来，即图谱的课程数据来源于课程管理模块。账号管理负责用户的注册、登录、退出和认证等。关于模块主要维护系统的帮助信息和系统的版本信息等。系统功能如图2所示：

3 系统架构设计

系统整体架构包括4个部分：用户端、系统前端、系统后端、数据库。系统采用前后端分离架构，前端负责页面展示，后端负责数据处理并提供接口，前后端数据交互采用HTTP协议和JSON数据格式。前后端可以独立部署，有利于系统功能的分解和解耦。系统架构如图3所示。

3.1 系统前端

用户使用浏览器访问系统前端，支持PC、移动终端等多种设备。系统前端采用响应式布局技术，针对不同尺寸的屏幕采用适合的页面布局，从而支持多种类型终端访问。系统前端使用当前流行的VUE作为前端Web基础开发框架。VUE是一套构建用户界面的渐进式Web开发框架，具有丰富的生态系统，可以整合大量的前端组件。VUE 使用MVVM（Model-View-ViewModel） 开发模式，支持数据在视图和模型之间双向绑定；使用VUE Router进行路由管理，根据URL分配到对应的处理程序，完成URL到组件的绑定；选用Element UI作为页面开发的UI组件库，提供了配套设计UI资源，包括基础布局、导航、表格、表单、文件上传等基础组件，开箱即用；使用G6 作为图可视化引擎，提供了图的绘制、布局、分析、交互、动画等图可视化的基础能力，可以快速搭建自己的图分析或图编辑应用；使用VUE AXOS进行HTTP接口的请求，封装前端依赖的所有HTTP接口，与系统后端进行交互。

3.2 系统后端

系统后端使用Java、SpringBoot作为基础框架，便于集成常用的开源组件。SpringBoot是基于Spring开发的全新框架，拥有丰富的生态系统，可以方便第三方软件集成，最大的特点是约定优于配置，自动配置，简化了软件初始搭建以及开发过程，支持Spring原生的依赖注入、控制反转特性。后端接口全部定义在Controller文件中，同时使用Swagger完成接口文档的定义，支持在线查阅接口文档、在线调测。系统使用Spring Data完成数据库的相关操作。Spring Data是基于Spring框架的数据库访问技术，可以方便地操作关系型数据库如MySQL、非关系型数据库如neo4j。用户只需声明持久层的接口，即可进行数据库的基本操作，Spring Data会自动完成对象关系映射。

3.3 数据库

系统根据不同业务模块的数据特点，使用了不同的数据库，包括关系型数据库MySQL和非关系型数据库neo4j。系统使用MySQL存储关系型数据，比如：用户账号信息、课程信息等；使用neo4j存储图数据库，如课程图谱。MySQL 和系统后端采用TCP/IP 协议进行通信，neo4j 和系统后端采用bolt协议进行交互。Bolt 是一种二进制协议（protocol） ，是专为数据库应用程序设计的高效、轻量级的客户端-服务器协议，是访问远程neo4j服务器的首选方式。

4 系统开发验证

基于上述系统架构，进行了开发环境的搭建和系统初步开发。整个系统启动主要包括如下组件：系统前端、系统后端、MySQL、neo4j，系统启动过程及命令如下：

1） 启动MySQL数据库

D：＼tools＼mysql-8.0.11-winx64＼bin＼mysqld -console mysqld （mysqld 8.0.11） starting as process 17740mysqld： ready for connections. Version： '8.0.11'socket： '' port： 3306 MySQL Community Server - GPL.

2） 启动neo4j

D： ＼tools＼neo4j＼neo4j-community-4.4.8＼bin＼neo4j.bat console

Starting...

This instance is ServerId{fc67b811} （fc67b811-7f62-4dec-aa0a-a100d407485b）

======== Neo4j 4.4.8 ========

Performing postInitialization step for component 'security-users' with version 3 and status CURRENT

Updating the initial password in component 'security-users'

Bolt enabled on 127.0.0.1：7687.

Remote interface available at http：//localhost：7474/

id： B69DA4915E2A7C016FE4C0EF2589C04D63B 16328B2A1D4BC83E868A5285D80A4

name： system

creationDate： 2022-07-12T11：46：25.086Z Started.

3） 启动系统后端

java -jar kg-backend-0.0.1-SNAPSHOT.jar

Tomcat started on port（s）： 8081 （http） with contextpath ''

Started KGBackendApplication in 1.449 seconds （JVM running for 1.747）

4） 啟动系统前端

npm run serve

DONE Compiled successfully in 16946ms

11：02：09

App running at：

- Local： http：//localhost：8080/

- Network： http：//10.21.26.211：8080/

5） 核心功能页面

访问网址http：//localhost：8080/ 即可查看系统页面。以计算思维课程为例，可以直观地展示出各个章节、知识点及其之间的联系。课程知识图谱如图4所示。

5 结束语

本文在知识图谱在教育领域的应用越来越重要的背景下，结合现代互联网技术的发展趋势，完成了一种基于neo4j的课程知识图谱系统设计。文章讨论了系统的整体架构，描述了系统前端、系统后端、数据库及各组件之间的交互方式。系统采用前后端分离架构，保证了系统解耦。经过开发环境搭建和系统的初步开发，实现了课程知识图谱的展示和管理，验证了该架构的可行性，对于知识图谱在教育领域的应用有一定的参考意义。下一步计划进一步完善系统功能，提高系统的易用性，探索前端页面图可视化引擎的性能优化。