一、前言
本文是《知識圖譜完整項目實戰（附源碼）》系列博文的第3篇：汽車知識圖譜系統架構設計，主要介紹汽車領域知識圖譜系統的總體架構設計和關鍵技術。
知識圖譜的學習是一個基礎到實戰，從入門到精通的一個逐漸深入的、漸進式的過程。在這個過程中，一個完整的項目，起到的作用往往是對過往所學全部知識的串聯和融合。只有經過一個完整項目的實踐，才能真正把所學的、離散的、點狀的知識點融合到一起，從而形成理論到實戰的轉變。基於這樣的一個原因考慮，結合自身工程實踐的過程，才有了這樣一個課程，希望能夠對渴望知識圖譜能力進階的人有所裨益。
二、正文
2.1 汽車知識圖譜總體設計
汽車知識圖譜的系統架構可以划分為五個層次：數據源、ETL知識抽取層、數據模型層、業務邏輯層、知識應用層。這里面層次的划分其實是在參考傳統的數據系統建設的思路。
2.2 汽車知識圖譜關鍵技術
知識圖譜的關鍵技術可以從知識的來源進行區分，包括知識獲取對應網絡爬蟲，ETL工具；知識存儲對應圖數據庫；知識圖譜可視化對應數據可視化分析工具等。
2.2.1 圖數據庫
Neo4j是圖數據庫領域的王者，連續多年在DB排行中處於第一，具有成熟的文檔和穩定的系統，同時包括開源版本和企業版本，是構建知識圖譜的首選。
Apache Jena是RDF和OWL的開發框架，同時提供了Fusike和TDB的數據訪問和存儲支持，是基於本體建模的最佳選擇。
2.2.2 Python爬蟲
python爬蟲框架中，最為成熟和完整的框架是scrapy，目前為止是基於pyton構建網絡爬蟲的最佳選擇。其工作流程和運行機制如下圖所示：
三、未完待續
本文是《知識圖譜完整項目實戰（附源碼）》系列博文的第3篇：汽車知識圖譜系統架構設計，主要介紹汽車領域知識圖譜系統的總體架構設計和關鍵技術。配套視頻內容已同步發布在網易雲課堂《知識圖譜完整項目實戰（附源碼）》，敬請關注。知識圖譜交流群：149933712。