用Python构建知识图谱的核心是准确抽取“实体-关系-实体”三元组，关键在数据清洗、本体设计与三元组抽取；需用pandas、re、BeautifulSoup清洗数据，以字典定义轻量本体，结合规则、spacy或jieba抽取三元组，再存入图数据库。
用Python构建知识图谱，核心是把结构化或半结构化数据转换成“实体-关系-实体”三元组，再存入图数据库或生成可视化图谱。关键不在工具多炫酷，而在数据清洗、模式设计和三元组抽取是否准确。
数据准备与清洗：别跳过这步
原始数据常混杂噪声，比如网页爬取的文本含广告、HTML标签，CSV里有空值或格式不统一。先做基础清洗：
- 用pandas读取并去重、填充缺失主键（如ID、名称）
- 用re或BeautifulSoup提取干净文本，保留关键命名实体（人名、地名、产品名等）
- 统一编码（UTF-8）、标准化大小写和空格（如“北京 ”→“北京”）
定义本体与抽取三元组：图谱的骨架
本体不是必须用OWL写，小项目可用Python字典定义核心类和关系，例如：
schema = {
"Person": ["name", "birth_year"],
"Organization": ["name", "founded_year"],
"works_at": {"domain": "Person", "range": "Organization"},
"located_in": {"domain": "Organization", "range": "Place"}
}
三元组抽取方式灵活：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
- 规则法：正则匹配“张三_任职于_腾讯” → (张三, works_at, 腾讯)
- 模板法：用spacy识别命名实体+依存关系，找“主语-谓语-宾语”结构
- 轻量NER：用jieba+词典（如自建公司名库）提升中文识别准召率
存储与查询：选对工具省一半力
小规模图谱（NetworkX建图+matplotlib可视化；中大型推荐：
-
Neo4j：用neo4j-driver批量插入，Cypher语句直观，如
CREATE (p:Person {name:$n}) - RDF方案：用rdflib生成Turtle/N-Triples，适合需要语义推理的场景
- 别一上来就存全量——先抽100条样例跑通流程，验证节点类型、关系方向、属性字段是否合理
简单可视化与迭代优化
用py2neo连Neo4j后，导出子图JSON，再用ECharts或PyVis画交互图。重点看：
- 有没有孤立节点（没关系边）？可能是抽取漏了或数据本身无关联
- 某类关系爆炸增长（如“has_tag”出现上万次）？检查是否该归为属性而非关系
- 用户查“马云”，能顺“works_at→阿里巴巴”“founder_of→蚂蚁集团”连出来吗？这是检验路径逻辑的关键
基本上就这些。不复杂但容易忽略：图谱不是建完就结束，要从真实查询需求倒推哪些实体必须存在、哪些关系必须可导航。边建边问“用户想怎么查”，比追求节点数量重要得多。
