一.简介
电影知识图谱问答，利用spark，neo4j以及hanlp完成一个简易的电影问答。
二.要求
利用java-driver方式，使用cypher和apoc构建节点和关系，使用spark ml完成问句分类。
1.neo4j3.5.3
2.apoc3.5.0.13
3.jdk1.8
4.hanlp1.7.7 下载data(包括dictionary和model，配置hanlp.properties路径)放在resources目录下即可
5.spark3.0
三.模块使用，完整项目(https://github.com/jiangnanboy/movie_kg)
(一).节点和关系构建模块
这里提供两种方法，分别用cypher和apoc构建。
1.cypher构建node与relation(较慢，一个一个语句create)
srcmainjavacomsymainclassGraphCypherBuild.java
(1).构建节点
createNode();
(2).构建关系
createRelation();
2.apoc批量构建node与relation(建议利用apoc构建，不需要stop neo4j，速度和数据量中等)
srcmainjavacomsymainclassGraphApocBuild.java
(1).构建节点
createNode();
(2).构建关系
createRelation();
(二).问答模块
意图识别为以下几类(样本较少，可以增加更多的数据以提高识别精度)：
* 0:电影评分
* 1:电影上映时间
* 2:电影类型
* 3:电影简介 (暂时没数据)
* 4:电影演员列表
* 5:演员介绍 (暂时没数据)
* 6:演员参演的某类型的电影作品
* 7:演员的电影作品
* 8:演员参演评分大于x的电影
* 9:演员参演评分小于x的电影
* 10:演员参演演的电影类型有哪些
* 11:演员和演员合作电影有哪些
* 12:演员参数的电影数量
* 13:演员的出生日期 (暂时没数据)
srcmainjavacomsymainclassMovieQA.java(问答部分，问句意图识别和模板匹配，并转为查询语句)
问答模型的程序在srcmainjavacomsyqa中，主要有
1.利用spark训练意图分类模型
2.对问句进行意图识别和模板匹配
3.提取问答语句中的实体，包括人名和电影名
4.将问句模板和提取的实体转为cypher或apoc语句进行查询
(三).推荐模块
srcmainjavacomsymainclassMovieRec.java
1.根据相同的演员或导演，返回top-n评分的电影
recCBF1()
2.根据电影的类型进行推荐，返回topn评分的电影
recCBF2()
(四).搜索模块
srcmainjavacomsymainclassMovieSearch.java
1.返回类型为category，评分最高的前10部电影名称
getMostRatedScoreMovie()
四.数据
主要数据在resources中，数据中包含(数据来源http://www.openkg.cn/dataset/douban-movie-kg)
3类实体(节点)：
实体类型 数据文件 数量 说明
Movie Movie.csv 4587 电影实体
Person Person.csv 22937 人员实体
Country Country.csv 84 国家实体
4类关系：
关系类型 主语实体类型 宾语实体类型 数据文件 数量 说明
ACTOR_OF Movie Person actor.csv 35257 电影的主演
COMPOSER_OF Movie Person composer.csv 8345 电影的编剧
DIRECTOR_OF Movie Person director.csv 5015 电影的导演
DISTRICT_OF Movie Country district.csv 6227 电影的制片国家/地区
五.流程图
六.结果展示
1.关系图
2.问答
