1.使用数据库管理工具Navicat连接kg_demo_movie数据库,将数据转化到本地的数据库中

2. D2RQ：关系数据库到RDF

2.1 第一步：生成mapping文件

进入D2RQ​目录，运行下面的命令根据mysql数据库生成的默认mapping文件(当前文件夹下)：

 ./generate-mapping -o movie_mapping.ttl "jdbc:mysql://localhost/kg_demo_movie?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncodeing=utf8"

参数解读：-o指定输出文件路径及名称，jdbc:mysql://localhost/kg_demo_movie 指定我们要映射的数据库，useSSL=false 不使用安全访问协议，useUnicode=true 使用Unicode编码，characterEncodeing=utf8 编码方式为utf8。

2.2 D2RQ第二步：修改mapping文件

将mapping文件中的数据列名 对应到 我们设计的本体文件中。修改规则如下

• 为了表达简练，给本体的IRI设置一个前缀：@prefix : <http://www.kgdemo.com#> .
• 删除开头和正文中带有 vocab 的部分。
• 把默认的映射词汇改为本体.owl中的词汇。

2.3 D2RQ第三步：根据修改后的mapping文件生成RDF

进入D2RQ​目录，运行下面的命令根据修改后的mapping文件生成demo_movie.ttl文件(当前文件夹下)：

./dump-rdf -f TURTLE -o demo_movie.ttl ./movie_mapping.ttl

3.Apache Jena中形成知识图谱的物理存储

3.1 装载 RDF 数据，将 demo_movie.ttl 文件加载到 TDB 中

进入apache-jena-3.12.0/bin目录，运行下面的命令将demo_movie.ttl加载到TDB文件中：

./tdbloader --loc="/home/kg/kg_practice/exp5.2/apache-jena-fuseki-3.12.0/tdb" /home/kg/kg_practice/exp5.1/d2rq-0.8.1/demo_movie.ttl

参数说明：–loc 指定 tdb的存储位置，第二个参数/home/kg/kg_practice/exp5.1/d2rq-0.8.1/demo_movie.ttl为通过d2rq生成的ttl文件。

3.2 Fuseki 服务的开启

• 运行./fuseki-server，程序会在当前目录下自动创建 run 文件夹，在 run 文件夹下的 configuration 内创建名为 fuseki_conf.ttl 的文本文件。

• 运行./fuseki_server，Fuseki默认的端口为3030，浏览器访问：http://localhost:3030/

• 简单的查询以验证是否成功

4. Python实现对Jena的电影知识查询

4.1 Inquire1

• 查询描述： 警察故事4之简单任务这部电影有哪些演员参演

• 查询代码及语句：

  from SPARQLWrapper import SPARQLWrapper, JSON
  
  sparql = SPARQLWrapper("http://localhost:3030/kg_movie_20205441/sparql")
  # 警察故事4之简单任务这部电影有哪些演员参演
  sparql.setQuery("""
      PREFIX rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#>
      PREFIX rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>
      PREFIX : <http://www.kgdemo.com#>
  
      SELECT ?m WHERE {
          ?s rdf:type :Movie.
          ?s :movieTitle '警察故事4之简单任务'.
          ?a :hasActedIn ?s.
          ?a :personName ?m
  }
  """)
  
  sparql.setReturnFormat(JSON)
  #convert是为了将<class 'SPARQLWrapper.Wrapper.QueryResult'>转换为字典
  results = sparql.query().convert()
  
  for result in results["results"]["bindings"]:
      print(result['m']['value'])
  

• 查询结果：

  

4.2 Inquire2

• 查询描述： 出生于中国香港的演员

• 查询代码及语句：

  from SPARQLWrapper import SPARQLWrapper, JSON
  
  sparql = SPARQLWrapper("http://localhost:3030/kg_movie_20205441/sparql")
  # 出生于中国香港的演员
  sparql.setQuery("""
      PREFIX rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#>
      PREFIX rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>
      PREFIX : <http://www.kgdemo.com#>
  
      SELECT ?name
      WHERE {
          ?s rdf:type :Person.
  
          ?s :personName ?name.
  
          ?s :personBirthPlace ?p.
  
    FILTER( ?p='Hong Kong' )
  }
  """)
  
  sparql.setReturnFormat(JSON)
  #convert是为了将<class 'SPARQLWrapper.Wrapper.QueryResult'>转换为字典
  results = sparql.query().convert()
  # print(results)
  for result in results["results"]["bindings"]:
      print("name:%s"%result["name"]["value"])
  
  

• 查询结果：

  

4.3 Inquire3

• 查询描述： 成龙和吴辰君共同参演的电影

• 查询代码及语句：

  from SPARQLWrapper import SPARQLWrapper, JSON
  
  sparql = SPARQLWrapper("http://localhost:3030/kg_movie_20205441/sparql")
  # 成龙和吴辰君共同参演的电影
  sparql.setQuery("""
      PREFIX rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#>
      PREFIX rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>
      PREFIX : <http://www.kgdemo.com#>
  
      SELECT distinct ?n WHERE {
          ?s1 rdf:type :Person.
          ?s2 rdf:type :Person.
          ?s1 :personName '成龙'.
          ?s2 :personName '吴辰君'.
          ?s1 :hasActedIn ?m.
          ?s2 :hasActedIn ?m.
          ?m :movieTitle ?n
  }
  """)
  
  sparql.setReturnFormat(JSON)
  #convert是为了将<class 'SPARQLWrapper.Wrapper.QueryResult'>转换为字典
  results = sparql.query().convert()
  #print(results)
  for result in results["results"]["bindings"]:
      print("movie:%s"%result["n"]["value"])
  
  

• 查询结果：

  

4.4 Inquire4

• 查询描述： 以演员出演的电影数目排序

• 查询代码及语句：

  from SPARQLWrapper import SPARQLWrapper, JSON
  
  sparql = SPARQLWrapper("http://localhost:3030/kg_movie_20205441/sparql")
  # 以演员出演的电影数目排序
  sparql.setQuery("""
      PREFIX rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#>
      PREFIX rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>
      PREFIX : <http://www.kgdemo.com#>
  
      SELECT (?n as ?演员) (count(?t) as ?出演电影数目)
      WHERE { 
          ?x :personName ?n.
          ?x :hasActedIn ?t.
      }
      GROUP BY ?n
      ORDER BY DESC(?出演电影数目)
      LIMIT 4
  """)
  
  sparql.setReturnFormat(JSON)
  #convert是为了将<class 'SPARQLWrapper.Wrapper.QueryResult'>转换为字典
  results = sparql.query().convert()
  
  for result in results["results"]["bindings"]:
      print("演员:%s"%result["演员"]["value"])
      print("出演电影数目:%s" % result["出演电影数目"]["value"])
  
  
  

• 查询结果：

  

4.5 Inquire5

• 查询描述： 唐国强出演过哪些类型的电影

• 查询代码及语句：

  from SPARQLWrapper import SPARQLWrapper, JSON
  
  sparql = SPARQLWrapper("http://localhost:3030/kg_movie_20205441/sparql")
  # 唐国强出演过哪些类型的电影
  sparql.setQuery("""
      PREFIX rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#>
      PREFIX rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>
      PREFIX : <http://www.kgdemo.com#>
  
      SELECT ?x
      WHERE {
          ?s rdf:type :Person.
          ?s :personName "唐国强".
          ?s :hasActedIn ?m.
          ?m :hasGenre ?g.
          ?g :genreName ?x
  }
  
  """)
  
  sparql.setReturnFormat(JSON)
  #convert是为了将<class 'SPARQLWrapper.Wrapper.QueryResult'>转换为字典
  results = sparql.query().convert()
  
  for result in results["results"]["bindings"]:
      print("Genre:%s"%result["x"]["value"])
  
  
  

• 查询结果：