文献综述
知识图谱是基于相关知识建立的关系网络,主要用于表示各个实体的概念属性以及实体之间的关系。在知识图谱中,节点(node)表示实体或者概念,边(edge)表示节点间的关系或者节点的属性,两者构成网状知识结构。知识图谱既能用于查询和展示,亦能给智能服务系统如KBQA等提供有力的知识支持。知识图谱构建主要研究如何从互联网公开网页中识别指定人物的相关信息,并根据信息构建结构化的人物摘要知识图谱。构建过程包括从一般网页中抽取人物信息和根据人物摘要本体模型从信息中抽取人物的知识三元组。当然,知识图谱应用在查询人物关系上为工作带来了便利,但是如何设计和构建知识图谱却是一个难点。[1][2][3]
大数据时代下,知识图谱和数据可视化技术能够将数据以结构化、可视化的方式呈现,建立以关键词为中心的知识体系,展示数据间相互关系。在此基础上,设计并实现历史人物实体关系可视化系统。[4]
一、小说中人物关系推理方法 [5][6]
1 基于本体的小说人物关系研究法[7]
本体(Ontology）最初是一-个哲学概念，是客观存在的一个系统的解释或说明，它研究的是存在的本质。随着人工智能的发展，本体被应用在人工智能领域尝试获取知识，并创建知识库模型。近年来，构建的本体模型被广泛的应用于具体的应用领域之中，例如搜索引擎、信息抽取与检索、电子商务、web服务、信息管理和集成系统、设计数据库等。它为实现真正意义上的知识交流和共享、逻辑判断和推理以及知识重用提供了可能。近几十年来,“本体”这个哲学范畴，被人工智能界赋予了新的定义，从而被引入信息科学中。随后，一些关于“本体”的定义在参考文献中被提出。其中，Studer等人提出的本体概念得到了学术界的认可，即“本体是共享概念模型的明确的形式化规范说明”。
2 基于图数据库的小说人物关系研究法[8]
图数据库是一种以图论为理论基础，描述并存储图中节点及其之间的关系的数据库。随着语义网络的发展，助推了图数据库的迅猛发展及广泛应用。传统的关系型数据库经历几十年的发展，虽然具备较高的安全住和数据一致性、能够依薮简单的数泪结构表达丰富的语义信息，但是对于语义网络这样关系相对丰富，查询较为复杂的数据结构，性能严重降低，甚至无法满足信息检索的需求，而图数据在处理复杂关系方面所表现出的高性能及易扩展性，使得图数据库越来越受青睐。例如，科技巨头谷歌、微软的知讯图诺均采用图数据库进行存储。目前比较受欢迎的图数掘库是Neo4j，其在图数据库市场上占有率最高，且是开源的，所以在人物关系知识图谱构建过程中选用Neo4j图数据库存储图信息。
3基于共词分析的小说人物关系研究法[9]
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