基于Neo4j的湘西地區旅游知識圖譜構建研究

摘""要：人工智能大模型和知識圖譜技術的應用有助于系統化地組織和展示湘西地區的旅游資源信息。首先，過網絡數據采集，獲取湘西地區的旅游資源文本數據，并利用生成式人工智能模型進行關系抽取和內容標注。然后，將處理后的數據導入Neo4j數據庫，構建涵蓋景點、飲食、交通等多維度信息的旅游知識圖譜，并通過可視化工具直觀展示。研究結果為區域旅游資源的數字化管理和精準營銷提供了科學支持，并為相關領域的知識圖譜構建提供了實踐參考。

關鍵詞：Neo4j數據庫"湘西地區"關系抽取"旅游知識圖譜

Research"on"the"Construction"of"a"Tourism"Knowledge"Graph"in"the"Xiangxi"Region"Based"on"Neo4j

PENG"Jiyang"ZHENG"Ang*

College"of"Tourism"and"Management"Engineering，"Jishou"University，"Zhangjiajie，"Hu’nan"Province，"427000"China

Abstract："The"application"of"artificial"intelligence"big"models"and"knowledge"graph"technology"helps"to"systematically"organize"and"display"tourism"resource"information"in"the"Xiangxi"region."Firstly，"through"online"data"collection，"tourism"resource"texts"data"for"the"Xiangxi"region"were"obtained，"and"used"generative"artificial"intelligence"model"for"relationship"extraction"and"content"annotation."Then，"the"processed"data"were"imported"into"the"Neo4j"database"to"construct"a"tourism"knowledge"graph"encompassing"multidimensional"information"such"as"attractions，"cuisine，"transportation，"and"more，"and"visually"displayed"through"visualization"tools."The"research"results"provide"scientific"support"for"the"digital"management"and"precision"marketing"of"regional"tourism"resources，"and"provide"practical"reference"for"constructing"of"knowledge"graphs"in"related"fields.

Key"Words："Neo4j;"Xiangxi"region;"Relationship"extraction;"Tourism"knowledge"graph

隨著我國經濟的快速發展和人民生活水平的不斷提高，旅游業逐漸成為推動社會經濟發展的重要引擎。近年來，黨和國家高度重視旅游業的發展，出臺了一系列政策文件，以推動旅游業高質量發展、提升旅游服務水平，并促進文化與旅游的深度融合。《“十四五”旅游業發展規劃》進一步明確了加強旅游資源開發與保護，推動智慧旅游現代化、智能化發展的目標和方向。在這一政策背景下，大湘西地區憑借其豐富的自然景觀與深厚的文化底蘊逐漸成為國內外游客關注的熱點。然而，如何系統化組織和有效推廣這些多樣化的旅游資源仍然是目前亟待解決的關鍵問題之一。當前，旅游資源的有效管理與推廣需要以先進的數智技術為基礎，以提高數據的組織效率和信息獲取的精準性。大語言模型（Large"Language"Model，LLM）作為一種新興的人工智能技術，能夠顯著提高對非結構化數據的處理效率與準確性，為旅游資源知識圖譜的構建提供了一種創新的路徑。知識圖譜作為一種能夠系統化展示和管理多樣化信息的工具，不僅能夠全面呈現湘西地區的自然與人文旅游資源，還能夠通過智能化數據整合與分析提升旅游資源的組織和推廣效率。本文基于LLM構建知識圖譜，旨在為湘西地區旅游資源的整合與推廣提供技術支持，從而提升旅游服務的精準性與智能化水平，為我國旅游業智慧化轉型提供實踐參考，以期推動旅游業向高質量、智能化方向進一步發展。

1"文獻回顧

旅游資源知識圖譜是旅游資源數字化展示的一種方式，屬于數字資源組織的范疇。目前有數據庫、關聯數據、本體和知識圖譜4種數字資源組織方式[1]，這4種方式各有特點，在數字資源組織方面各具特色。例如：數據庫主要用于數據存儲與數據檢索，著重數據的持久化和高效查詢；本體著重提供一個統一語義框架，以便進行知識共享；關聯數據重點在于數據互聯和跨域數據整合；知識圖譜也可以稱之為一種圖數據庫，但是，其功能又不止是一個圖數據庫，其是一種更高級的形式，關注語義關系、知識推理和知識應用，常用于知識推薦、學術熱點分析、個性化推薦等領域。

這4種組織方式被廣泛用于現有研究中，涵蓋了文旅、防災等各個領域。徐桂英[2]、鄭春榮等人[3]、陳淑慧[4]采用構建數據庫的方式進行了不同數字資源的整合；劉佳等人[5]、蘭洋等人[6]聚焦防災知識庫，通過構建本體的方式整合了數字資源；華林等人[7]、佟瑞娟[8]采用關聯數據的方法對文獻館藏資源進行了知識組織；張玲玲等人[9]、支鳳穩等人[10]在數字人文視角下，在不同領域構建了知識圖譜，創新了信息組織的形式。具體的數字資源組織方式的應用研究如表1所示。

對于旅游資源的組織來說，知識圖譜顯然更為適合。旅游資源包含各種類型的實體，如景點、所在地、住宿、美食、交通、文化活動等，這些實體之間存在復雜的關系，如某個景點附近有某某住宿、某個景點位于某個所在地、某個景點有何美食等。例如：張家界天門山景區位于湖南省張家界市，其中，天門山景區屬于景點，湖南省張家界市屬于所在地，這樣就形成了一個“景點—位于—所在地”的關系，形成了構建知識圖譜的基礎。

目前，知識圖譜在文旅領域的應用比較普遍，在名人故居資源組織、非遺傳承等領域都有所應用[11-13]。但是，大湘西地區作為旅游資源豐富的地區之一，其旅游資源組織和整合領域的研究較少。本文借鑒相關學者已有的研究方法，利用LLM進行文本關系抽取和標注，以期推動湘西地區旅游資源的有效整合，為大湘西地區旅游業智慧化發展提供技術支持。

2"數據來源與研究方法

2.1"數據來源

目前，網絡上并沒有針對湘西地區旅游資源的完整公開數據集，因此，需要通過自主采集來完成相關數據的獲取。為此，本文研究采用了網絡爬蟲技術，對百度百科與各大旅游網站的景區介紹欄目進行了數據收集，獲取了大湘西地區71個景區的詳細介紹文本數據。這些數據涵蓋了景區的基本信息、歷史背景、特色亮點等內容。此外，為了豐富和完善旅游資源數據，本文還采集了多家旅游網站上的游客評價和旅行心得。這些評價和心得不僅提供了游客對景區的主觀感受，還包括了對景區服務、環境、設施等方面的反饋。通過對這些非結構化文本數據的歸納和整理，本文將其轉化為結構化數據，以為后續的關系抽取和知識圖譜構建提供更廣泛的素材支持。最終，本文所構建的旅游知識圖譜不僅涵蓋了景區的靜態信息，還包括了游客體驗和評價等動態數據，更全面地展示了湘西地區的旅游資源。

2.2"研究方法

本文研究借鑒現有研究基于生成型預訓練變換模型（Generative"Pre-Trained"Transformers，GPTs）進行關系抽取的經驗[14]，并結合大湘西地區旅游知識圖譜構建的具體需求，創建了個性化的GPTs模型。為了更好地處理和挖掘從各大旅游網站和百度百科中獲取的文本數據，本文采用了ChatGPT-4.0大模型進行關系抽取。在關系抽取過程中，首先，對采集的旅游資源文本進行預處理，以確保數據格式的統一性和文本內容的清晰度；然后，利用ChatGPT-4.0模型對文本數據中的實體及其關系進行識別和提取。該模型能夠有效地理解復雜的語義結構，并準確識別景區、地理位置、景區活動、美食文化等實體之間的關聯性。

經過關系抽取后，本文對提取到的結構化數據進行了進一步的清洗和優化，以確保數據的準確性和一致性。最終，將處理后的數據導入Neo4j圖數據庫中，構建出一個覆蓋大湘西地區主要旅游資源的知識圖譜。該知識圖譜不僅展示了各個景區的基本信息，還通過可視化手段呈現了景區之間的多維度關系，為區域旅游規劃、資源管理和游客導航提供了重要的參考依據。

3"大湘西旅游知識圖譜的構建

3.1"知識圖譜的框架設計

通過分析發現，游客聚焦景區所關聯的美食、交通、所在地、文化和景區游玩的活動5個方面。本文構建的大湘西地區旅游知識圖譜的結構設計圍繞這5個主要維度展開，以確保知識圖譜能夠全面覆蓋游客關心的各個方面。

在此基礎上，為了構建一個有效的知識圖譜，需要明確各個實體類型。本文研究所定義的實體如表2所示。

3.2"關系抽取

本研究采用Chatgpt-4o大模型進行文本關系抽取，借助該大模型的個性化GPTs功能，通過給定提示詞和知識庫，個性化訓練符合旅游知識圖譜關系抽取要求的GPTs，最終關系抽取的結果以node.csv和relationship.csv兩個文檔構成，以便于導入neo4j。node.csv包括id，label和title這3個字段，例如：這3個字段依次對應“17，景點，猛洞河”，表示17號節點猛洞河屬于景點標簽。relationship.csv包括start_id、end_id和type這3個字段，例如：這3個字段依次對應“10，44，位于”，表示id為10的節點和id為44的節點是位于的關系。

3.3"知識圖譜的可視化呈現

將node.csv和relationship.csv導入到neo4j的import目錄中，使用cypher語句“LOAD"CSV"WITH"HEADERS"FROM"'file：///nodes.csv'"AS"row"CREATE"（n"{id："toInteger（row.id），"label："row.label，"title："row.title}）;”導入節點，再通過cypher語句“LOAD"CSV"WITH"HEADERS"FROM"'file：///relationships.csv'"AS"row"MATCH"（startNode"{id："toInteger（row.START_ID）}），"（endNode"{id："toInteger（row.END_ID）}）"CREATE"（startNode）-[r：RELATIONSHIP_TYPE"{type："row.TYPE}]-gt;（endNode）;”導入節點間的關系，最終生成的知識圖譜如圖2所示。

通過可視化知識圖譜，有助于為游客直觀地展示湘西旅游資源的基本信息與相關關系。以“鳳凰古城”為例，其節點的情況如圖3所示，從圖譜可以直觀地看到，鳳凰古城位于湘西州土家族苗族自治州，其節點連接了所在地、交通、美食、活動實體，清晰展示了該旅游資源的概況。

4"湘西地區旅游知識圖譜的應用

本研究構建的知識圖譜直觀地展示了湘西地區旅游資源之間的基本信息和相關關系，使游客能夠直觀地獲取某個景區的信息，為大湘西地區旅游信息資源有效整合提供了借鑒，也為后續智能旅游推薦系統的開發、文化遺產的數字化展示與保護工程，以及區域旅游資源的整合和推廣奠定了堅實的技術基礎。

4.1"大湘西地區旅游智能推薦系統的開發

大湘西地區旅游知識圖譜的構建為開發智能推薦系統提供了堅實的數據基礎和語義支持。基于知識圖譜的旅游智能推薦系統能夠深度挖掘游客的興趣偏好、行為模式與歷史記錄，提供個性化的旅游行程規劃和景點推薦服務。具體來說，知識圖譜通過全面覆蓋湘西地區的旅游資源，包括景區、美食、文化活動、交通方式等，將各類信息有機整合，形成一個全方位的旅游信息網絡。

4.2"文化遺產的數字化展示與保護工程

湘西地區豐富的文化遺產和非物質文化遺產、歷史建筑和傳統習俗構成了這一地區獨特的旅游資源和文化名片。但是，由于多種因素的影響，不少文化遺產將面臨失傳或遺忘。后續研究需要將大湘西旅游知識圖譜的實體更進一步細化，對文化遺產方面進行系統性梳理，形成文化遺產和旅游景點深度融合的網絡圖譜。

4.3"促進區域旅游資源的整合

湘西地區擁有豐富而多樣的旅游資源，包括自然景觀、文化遺產、特色美食和獨特的民俗風情。然而，由于這些資源分布廣泛、信息不集中，往往難以形成合力，在整體推廣和市場影響力上存在一定的局限性。通過構建湘西地區旅游知識圖譜，可以有效整合和優化區域內的旅游資源，為全方位的旅游推廣提供強大的技術支持。

5"結語

本研究通過結合LLM與知識圖譜技術，系統化地構建和展示了湘西地區的旅游資源信息，對推動湘西地區旅游資源管理的數字化和智能化有著重要意義。通過網絡數據采集、關系抽取和內容標注等步驟，生成了涵蓋景點、飲食、交通等多維信息的知識圖譜，并利用可視化技術增強了用戶對旅游資源分布和相互關系的理解。這一方法創新性地整合了分散的旅游資源數據，構建出高度關聯化的知識結構，不僅提升了信息的使用效率，也增強了數據的分析與傳播價值。同時，本研究結合知識圖片的特點和湘西地區旅游資源開發的實際，為知識圖譜賦能湘西地區旅游資源開發提出了應用性構想。未來的研究可以繼續拓展知識圖譜的應用領域，為湘西乃至其他區域旅游業的智慧化發展提供更加全面的技術方案。

參考文獻

[1] 張云中，"李茜."滬上名人故居知識圖譜構建與應用研究[J]."情報科學，"2023，"41（10）："1-11.

[2] 徐桂英."紅色文化傳播視角下圖書館長征文獻數據庫建設研究[J]."圖書館工作與研究，"2022（7）："109-115.

[3] 鄭春榮，"唐海萍，"邵艷."舟山非物質文化遺產特色數據庫構建研究[J]."浙江海洋大學學報（人文科學版），"2021，"38（3）："93-97.

[4] 陳淑慧."中原地區食文化特色數據庫建設探討[J]."河南圖書館學刊，"2021，"41（4）："84-86.

[5] 劉佳，"邊俊伊，"沈勝男."基于事件本體的地震知識庫構建研究[J]."圖書情報工作，"2024，"68（12）："18-30.

[6] 蘭洋，"黃禹，"張玥."基于事件本體的核新聞知識庫構建方法研究[J]."中國信息界，"2024（2）："252-255.

[7] 華林，"馮安儀，"譚雨琦."關聯數據環境下我國海洋歷史文獻資源知識組織研究[J]."數字圖書館論壇，"2023，"19（8）："15-25.

[8] 佟瑞娟."基于關聯數據的圖書館館藏數字資源語義化組織研究[J]."河南圖書館學刊，"2023，"43（8）："132-135.

[9] 張玲玲，黃務蘭.基于ChatGPT"API和提示詞工程的專利知識圖譜構建[J].情報雜志，2025，44（3）：180-187.

[10] 支鳳穩，陳佳琪，孫若陽，等.基于知識圖譜的數字記憶領域知識發現研究[J].情報科學，2024，42（9）：123-134.

[11] 劉冰慧."新疆旅游知識圖譜的構建及應用研究[D]."烏魯木齊：新疆大學，2021.

[12] 彭博，"童兆莉."網絡文化遺產信息資源知識圖譜的構建及其應用研究[J]."情報科學，"2023，"41（3）："100-108.

[13] 張宇飛，"李騰，"賈東立."河北省旅游景點知識圖譜的構建[J]."計算機與數字工程，"2022，"50（7）："1489-1493.

[14] 何宇浩，"李明，"羅曉蘭，"等."基于GPTs的中醫知識圖譜實體和關系抽取研究[J]."上海中醫藥雜志，"2024，"58（8）："1-6.