CN107784088A - 基于知识点连接关系的知识图谱构建方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了基于知识点连接关系的知识图谱构建方法，属于教育学习领域，包括：获取元知识点，构建由元知识点构成的知识点数据库；根据教学知识点表征的内容选取元知识点，以及与元知识点存在依赖关系的基础知识点组合；确定基础知识点组合中每个元知识点相对于第一元知识点的路径长度；根据依赖层级以及路径长度，构建知识图谱。基于上述内容，通过绘制包含依赖关系以及每个依赖关系对应路径长度数值的网状关系图，进而得到知识图谱的方式，能够在学习过程中随时确定与第一元知识点相关性最强的元知识点，从而实现学习过程中查漏补缺、举一反三的效果，降低出现学习盲区的概率，最终增强学习的有效性。

Description

基于知识点连接关系的知识图谱构建方法

技术领域

本发明属于教育学习领域，特别涉及基于知识点连接关系的知识图谱构建方法。

背景技术

随着网络的发展，用户的学习过程逐渐转换为对知识点的总结归纳过程，但目前没有较为完整的知识点归纳方法，导致对学习过程的整理较为困难，存在较大的难度。

发明内容

为了解决现有技术中存在的缺点和不足，本发明提供了考虑到每个知识点的所占权重，能够将与教学需求相关联的知识点纳入知识图谱的基于知识点连接关系的知识图谱构建方法。

为了达到上述技术目的，本发明提供了基于知识点连接关系的知识图谱构建方法，所述构建方法，包括：

获取代表基本教学知识点的元知识点，以及由至少两个元知识点组成的复合知识点，构建由元知识点和复合知识点构成的知识点数据库；

根据教学需求选取教学知识点，根据教学知识点表征的内容从知识点数据库中选取第一元知识点，以及与第一元知识点存在依赖关系的基础知识点组合；

确定第一元知识点、基础知识点组合中每个元知识点在教学知识点中所占的比重，根据比重确定每个元知识点相对于第一元知识点的路径长度；

根据元知识点相对于第一元知识点的依赖层级以及路径长度，构建知识图谱。

可选的，在知识点数据库中存储的元知识点，包括知识点ID、知识点名称、知识点路径、知识点在同层级内的排序信息、版本号、知识点描述信息。

可选的，所述构建方法包括：添加元知识点；

具体添加过程为：

获取待添加元知识点，提取待添加元知识点的知识点路径、以及待添加知识点在同层级的排序信息；

根据待添加元知识点的知识点路径获取待添加元知识点在知识点数据库内存在依赖关系的前置元知识点和/或后置元知识点，按依赖关系将待添加元知识点存储在前置元知识点后、或后置元知识点前；

根据待添加知识点在同层级的排序信息对待添加元知识点在数据库内的信息进行修正，得到修正后的组织关系；

根据修正后的组织关系对知识点数据库内的层级进行更新，完成元知识点的添加。

可选的，所述构建方法包括：删除元知识点；

具体删除过程为：

选取待删除元知识点，提取待删除元知识点的知识点路径、以及待删除知识点在同层级的排序信息；

根据待删除元知识点的知识点路径确定与待删除元知识点存在依赖关系的前置元知识点和/或后置元知识点；

删除待删除元知识点与前置元知识点和/或后置元知识点之间的依赖关系，删除存储在知识点数据库中与待删除元知识点对应的排序信息；

根据待删除知识点在同层级的排序信息对待删除元知识点在数据库内的信息进行修正，得到修正后的组织关系；

根据修正后的组织关系对知识点数据库内的层级进行更新，完成元知识点的删除。

可选的，所述构建方法包括：移动元知识点；

具体移动过程为：

获取待移动元知识点，提取待移动元知识点的知识点路径、以及待移动知识点的目的排序信息；

根据待移动元知识点的知识点路径确定与待移动元知识点存在依赖关系的前置元知识点和/或后置元知识点；

根据待移动知识点的目的排序信息选取待移动元知识点在移动后存在依赖关系的前置元知识点和/或后置元知识点；

将待移动知识点的知识点路径更换为移动后存在依赖关系的前置元知识点和/或后置元知识点；

根据待移动知识点在同层级的排序信息对待移动元知识点在数据库内的信息进行修正，得到修正后的组织关系；

根据修正后的组织关系对知识点数据库内的层级进行更新，完成元知识点的移动。

可选的，对所述知识点数据库的操作，还包括：

在数据库中找到创建的元知识点，创建单个节点，create(p1:KP{name:"p1",tag_id:7})，其中p1为元知识点实体，name为其名称属性，“p1”为名称属性的值，tag_id为其编码属性，7为其编码属性的值。然后程序检测这两个知识点是否符合约束规则。

可选的，所述约束规则包括：

知识点本身不能和本身建立组织关系；

添加了该知识点后，不会存在由组织关系隐含的依赖关系所引起的回路，即添加了知识点A依赖知识点B后，由于知识点A的父知识点为C隐含了知识点C依赖知识点A，且存在知识点B依赖知识点C的情况；

只存储一级组织关系，即知识点A的父知识点是B，知识点B的父知识点为C，则A、C之间的组织关系通过传递关系计算得出，而不需要存储。如果符合约束规则在数据库中找到两个相邻的知识点，创建知识点的组织关系，match(p1:KP{name:'A'}),(p2:KP{name:'B'})create(p1)-[:cr]->(p2)，针对实体p1和p2创建组织关系cr为p1包含p2。组织关系创建完成后，更新组织比重、同步组织树、根据层级深度获取图谱。按照上述创建单个节点和组织关系的方法，依次递归创建所有知识点及其关系，形成完整的知识图谱。

本发明提供的技术方案带来的有益效果是：

基于上述内容，通过确定与代表当前学习进度的第一元知识点存在依赖关系的基础知识点组合内每个元知识点相对于第一元知识点的路径长度，绘制包含依赖关系以及每个依赖关系对应路径长度数值的网状关系图，进而得到知识图谱的方式，能够在学习过程中随时确定与第一元知识点相关性最强的元知识点，从而实现学习过程中查漏补缺、举一反三的效果，降低出现学习盲区的概率，最终增强学习的有效性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明提供的知识图谱构建方法的流程示意图。

具体实施方式

为使本发明的结构和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的结构作进一步地描述。

实施例一

本发明提供了基于知识点连接关系的知识图谱构建方法，如图1所示，所述构建方法，包括：

11、获取代表基本教学知识点的元知识点，以及由至少两个元知识点组成的复合知识点，构建由元知识点和复合知识点构成的知识点数据库；

12、根据教学需求选取教学知识点，根据教学知识点表征的内容从知识点数据库中选取第一元知识点，以及与第一元知识点存在依赖关系的基础知识点组合；

13、确定第一元知识点、基础知识点组合中每个元知识点在教学知识点中所占的比重，根据比重确定每个元知识点相对于第一元知识点的路径长度；

14、根据元知识点相对于第一元知识点的依赖层级以及路径长度，构建知识图谱。

在实施中，在教学领域中将教学知识点按重要程度进行划分为元知识点和复合知识点，元知识点代表教学过程中最为基础的教学知识点，具有不可划分性，而复合知识点则是由两个及两个以上元知识点构成的知识点；在整个知识点架构中按树形结构比喻，元知识点作为叶子节点，复合知识点作为父节点。本实施例中所提到的知识点架构，是基于知识点之间的关系将全部知识点组合得到的结构。在知识点架构中，用于教学的一个复合知识点可能包含一或多个元知识点，也可能包括一个或多个复合知识点。

为了使得由元知识点构成的知识点架构更加形象化、同时也便于用户在使用程序进行学习时，能够根据当前学习的知识点准确获取相关或相邻的知识点，需要建立能够表征知识点相关性的知识图谱，在知识图谱中可以根据当前的一个元知识点获取与之存在知识连接关系(或称为依赖关系)的元知识点，从而实现多知识点学习、或是知识点查漏补缺的学习过程。

对于元知识点与学习课程关联的问题，举例如下，学习教材由章组成，章由节组成，节由课程(单元)组成，每一个课程都有需要学习的知识点，教研人员根据对课程及教学大纲的研究，在知识点管理后台将创建成功的知识点关联在各个课程上，为了更细粒度的描绘课程所要学习的知识，课程只能关联元知识点及一级复合知识点(一级复合知识点指的是知识点下只有元知识点的复合知识点)。

具体的，为了构建上述知识图谱，需要执行如下步骤：

首先，根据实际使用的学习教材，提取学习教材中的全部元知识点，基于已获取到的元知识点，得到由若干个元知识点构成的复合知识点，根据元知识点和复合知识点具体包含的知识数据构建知识点数据库，在知识点数据库中存储有每个元知识点的具体内容以及存放位置信息。

其次，根据实际教学需求或者当前学习进度，确定当前的教学知识点，进而根据教学知识点具体包括或表征出的内容，从已构建的知识点数据库中选取与当前的教学知识点对应的最为基础的元知识点作为第一元知识点，同时从知识点数据库中获取与第一元知识点存在依赖关系的其他元知识点、或包括元知识点在内的基础知识点组合，以便根据后续步骤构建知识图谱。

再次，获取基础知识点组合中每个元知识点与第一元知识点的依赖程度，根据依赖程度确定每个元知识点与第一元知识点的依赖等级，进而根据依赖等级确定每个元知识点在档期啊的教学知识点内所占的比重，最终根据比重确定每个元知识点相对于第一元知识点在知识图谱中的路径长度。

最后，根据元知识点相对于第一元知识点的依赖层级以及路径长度，绘制基础知识点组合内每个元知识点相对于第一知识点的网状关系图，得到以网状关系图形式进行体现的知识图谱。

值得注意的是，在上文中提及到的依赖关系，是指在学习的过程中，具有必然的先后关系，一个知识点是否可以学习取决于另一些知识点是否已经学习，即后者是前者的预备知识，需要先学习的知识点称为前置知识点。用DR表示依赖关系，知识点P2之前必须学习知识点P1，知识点P2的学习依赖于知识点P1，即P1是p2的前置知识点，记作DR(P1,P2)＝1。知识点P2依赖知识点P1的程度称为依赖因子。按照依赖关系由知识点Pn到达知识点P1的路径长度称为P1，Pn的依赖路径长度。

基于上述内容，通过确定与代表当前学习进度的第一元知识点存在依赖关系的基础知识点组合内每个元知识点相对于第一元知识点的路径长度，绘制包含依赖关系以及每个依赖关系对应路径长度数值的网状关系图，进而得到知识图谱的方式，能够在学习过程中随时确定与第一元知识点相关性最强的元知识点，从而实现学习过程中查漏补缺、举一反三的效果，降低出现学习盲区的概率，最终增强学习的有效性。

可选的，在知识点数据库中存储的元知识点，包括知识点ID、知识点名称、知识点路径、知识点在同层级内的排序信息、版本号、知识点描述信息。

在实施中，为了能够根据知识点数据库确定与第一元知识点存在依赖关系的元知识点，或是包括多个元知识点在内的基础知识点的组合，需要在构建知识点数据库时，存储与每个元知识点对应的知识点ID、知识点名称、知识点路径、知识点在同层级内的排序信息、版本号、知识点描述信息，从而能够根据知识点路径以及在同层次内的排序信息判定该元知识点与第一元知识点的依赖关系，进而根据依赖关系程序判定绘制的知识图谱中的元知识点之间的路径长度。

可选的，所述构建方法包括：添加元知识点；

具体添加过程为：

21、获取待添加元知识点，提取待添加元知识点的知识点路径、以及待添加知识点在同层级的排序信息；

22、根据待添加元知识点的知识点路径获取待添加元知识点在知识点数据库内存在依赖关系的前置元知识点和/或后置元知识点，按依赖关系将待添加元知识点存储在前置元知识点后、或后置元知识点前；

23、根据待添加知识点在同层级的排序信息对待添加元知识点在数据库内的信息进行修正，得到修正后的组织关系；

24、根据修正后的组织关系对知识点数据库内的层级进行更新，完成元知识点的添加。

在实施中，在已获取的知识点数据库内添加元知识点的步骤主要包括获取排序信息、根据知识点路径获取前置元知识点和/或后置元知识点、对数据库内已存在的组织关系进行修正、更新。

添加这个字典是自行编撰或是在教学领域中已经规划好的知识点字典，由教研人员根据知识点的定义及特点编撰，字典支持文本和图片。知识点名称允许重名，在关联知识点或题目、课程的知识点时通过提示知识点前面几级路径的方式，区分出添加的具体是哪个知识点。

添加该知识点的前置依赖关系。前置知识点支持模糊查询，即在输入框内输入前置知识点的关键词，下拉框列出所有和该关键词相关的知识点及其前几级路径。前置知识点添加成功后保存至数据库，同时更新知识图谱拓扑图。知识点图谱显示的规则：以新增的知识点为中心，展示该知识点的上级组织节点、该知识点的前置依赖节点及该节点的后置依赖节点，节点之间的关系可以通过箭头方向和颜色区分。

可选的，所述构建方法包括：删除元知识点；

具体删除过程为：

选取待删除元知识点，提取待删除元知识点的知识点路径、以及待删除知识点在同层级的排序信息；

根据待删除元知识点的知识点路径确定与待删除元知识点存在依赖关系的前置元知识点和/或后置元知识点；

删除待删除元知识点与前置元知识点和/或后置元知识点之间的依赖关系，删除存储在知识点数据库中与待删除元知识点对应的排序信息；

根据待删除知识点在同层级的排序信息对待删除元知识点在数据库内的信息进行修正，得到修正后的组织关系；

根据修正后的组织关系对知识点数据库内的层级进行更新，完成元知识点的删除。

在实施中，与前述添加知识点步骤类似的，对存储在知识点数据库中的元知识点进行删除的步骤主要包括获取排序信息、根据知识点路径获取前置元知识点和/或后置元知识点、对数据库内已存在的组织关系进行修正、更新。

值得注意的是，删除元知识点时，必须先删除复合知识点下的子元知识点，才能删除复合元知识点，即必须先删除元知识点对应的依赖关系，才能删除知识点，在技术人员执行删除操作后，给出知识点的依赖关系的提示，避免误删除。

可选的，所述构建方法包括：移动元知识点；

具体移动过程为：

获取待移动元知识点，提取待移动元知识点的知识点路径、以及待移动知识点的目的排序信息；

根据待移动元知识点的知识点路径确定与待移动元知识点存在依赖关系的前置元知识点和/或后置元知识点；

根据待移动知识点的目的排序信息选取待移动元知识点在移动后存在依赖关系的前置元知识点和/或后置元知识点；

将待移动知识点的知识点路径更换为移动后存在依赖关系的前置元知识点和/或后置元知识点；

根据待移动知识点在同层级的排序信息对待移动元知识点在数据库内的信息进行修正，得到修正后的组织关系；

根据修正后的组织关系对知识点数据库内的层级进行更新，完成元知识点的移动。

在实施中，与前述添加知识点步骤类似的，对存储在知识点数据库中的元知识点进行删除的步骤主要包括获取排序信息、根据知识点路径获取前置元知识点和/或后置元知识点、对数据库内已存在的组织关系进行修正、更新。

在移动时需要由技术人员先删除该知识节点下所建立的依赖关系，系统需要给出相应知识点的前置、后置关系，并提示教研人员。如A知识点移动到B知识点，无论A、B或A、B的子节点存在和某知识点的依赖关系，则需要提示教研人员。移动后没有移动标记提示，移动错误原路移动复位即可

可选的，对所述知识点数据库的操作，还包括：

在数据库中找到创建的元知识点，创建单个节点，create(p1:KP{name:"p1",tag_id:7})，其中p1为元知识点实体，name为其名称属性，“p1”为名称属性的值，tag_id为其编码属性，7为其编码属性的值。然后程序检测这两个知识点是否符合约束规则。

在实施中，在建立知识点数据库时，需要以单个节点的方式进行创建，并且在创建节点时同步添加与元知识点对应的相关属性信息。

值得注意的是，在对知识点数据库进行操作的同时，需要确保添加的元知识点内容符合预设规则，以便元知识点之间不会发生串扰。

可选的，所述约束规则包括：

知识点本身不能和本身建立组织关系；

添加了该知识点后，不会存在由组织关系隐含的依赖关系所引起的回路，即添加了知识点A依赖知识点B后，由于知识点A的父知识点为C隐含了知识点C依赖知识点A，且存在知识点B依赖知识点C的情况；

只存储一级组织关系，即知识点A的父知识点是B，知识点B的父知识点为C，则A、C之间的组织关系通过传递关系计算得出，而不需要存储。如果符合约束规则在数据库中找到两个相邻的知识点，创建知识点的组织关系，match(p1:KP{name:'A'}),(p2:KP{name:'B'})create(p1)-[:cr]->(p2)，针对实体p1和p2创建组织关系cr为p1包含p2。组织关系创建完成后，更新组织比重、同步组织树、根据层级深度获取图谱。按照上述创建单个节点和组织关系的方法，依次递归创建所有知识点及其关系，形成完整的知识图谱。

在实施中，约束规则为第一、知识点本身不能和本身建立组织关系；第二、添加了该知识点后，不会存在由组织关系隐含的依赖关系所引起的回路，即添加了知识点A依赖知识点B后，由于知识点A的父知识点为C隐含了知识点C依赖知识点A，且存在知识点B依赖知识点C的情况；第三、只存储一级组织关系，即知识点A的父知识点是B，知识点B的父知识点为C，则A、C之间的组织关系通过传递关系计算得出，而不需要存储。如果符合约束规则在数据库中找到两个相邻的知识点，创建知识点的组织关系，match(p1:KP{name:'A'}),(p2:KP{name:'B'})create(p1)-[:cr]->(p2)，针对实体p1和p2创建组织关系cr为p1包含p2。组织关系创建完成后，更新组织比重、同步组织树、根据层级深度获取图谱。按照上述创建单个节点和组织关系的方法，依次递归创建所有知识点及其关系，形成完整的知识图谱。

具体的，将数据库中的知识点转换为Neo4j中的知识图谱。Neo4j当前最流行的图形数据库，适合于存储和查询有非常复杂的关系网络的数据结构。在数据库中找到创建的知识点，创建单个节点，create(p1:KP{name:"p1",tag_id:7})，其中p1为知识点实体，name为其名称属性，“p1”为名称属性的值，tag_id为其编码属性，7为其编码属性的值。然后程序检测这两个知识点是否符合约束规则。

在Neo4j中创建依赖关系。教研人员在知识图谱中添加某知识点的前置知识点，Neo4j中会找到该知识点及其前置知识点，然后程序检测这两个知识点是否符合约束规则。约束规则为第一、前置知识点不能为该知识点本身；第二、添加了该前置知识点后，不会存在闭环回路，即添加知识点A依赖知识点B后，存在知识点B依赖知识点C，知识点C依赖知识点A的情况；第三、添加了该前置知识点后，不能使任意两个相邻节点之间存在两条可达路径，即在添加知识点B依赖知识点A后，存在知识点C依赖知识点A,且知识点C依赖知识点B的情况。如果符合约束规则，则创建两个知识点之间的依赖关系，match(p1:KP{name:'A'}),(p2:KP{name:'C'})create(p1)-[:dr]->(p2)，针对实体p1和p2创建依赖关系dr为p2依赖p1。依赖关系创建完成后，更新依赖因子、同步组织树、根据层级深度获取图谱。

本发明提供了基于知识点连接关系的知识图谱构建方法，包括：获取代表基本教学知识点的元知识点，以及由至少两个元知识点组成的复合知识点，构建由元知识点和复合知识点构成的知识点数据库；根据教学需求选取教学知识点，根据教学知识点表征的内容从知识点数据库中选取第一元知识点，以及与第一元知识点存在依赖关系的基础知识点组合；确定第一元知识点、基础知识点组合中每个元知识点在教学知识点中所占的比重，根据比重确定每个元知识点相对于第一元知识点的路径长度；根据元知识点相对于第一元知识点的依赖层级以及路径长度，构建知识图谱。通过对知识点类型进行定义、对知识点关系进行定量的计算和存储，将教研人员对学科的研究和理解固化为知识图谱体系；通过将知识点与课程、知识点与题目、题目与课程进行关联，形成以知识点为核心的学科知识及资源网络，为计算机智能教学的开展奠定了基础。本专利将知识之间的关系通过拓扑图进行了可视化的展示，方便教研人员进行知识点的管理，提高了知识图谱建设的准确性和效率。

上述实施例中的各个序号仅仅为了描述，不代表各部件的组装或使用过程中的先后顺序。

以上所述仅为本发明的实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.基于知识点连接关系的知识图谱构建方法，其特征在于，所述构建方法，包括：

获取代表基本教学知识点的元知识点，以及由至少两个元知识点组成的复合知识点，构建由元知识点和复合知识点构成的知识点数据库；

根据教学需求选取教学知识点，根据教学知识点表征的内容从知识点数据库中选取第一元知识点，以及与第一元知识点存在依赖关系的基础知识点组合；

确定第一元知识点、基础知识点组合中每个元知识点在教学知识点中所占的比重，根据比重确定每个元知识点相对于第一元知识点的路径长度；

根据元知识点相对于第一元知识点的依赖层级以及路径长度，构建知识图谱。

2.根据权利要求1所述的基于知识点连接关系的知识图谱构建方法，其特征在于，在知识点数据库中存储的元知识点，包括知识点ID、知识点名称、知识点路径、知识点在同层级内的排序信息、版本号、知识点描述信息。

3.根据权利要求2所述的基于知识点连接关系的知识图谱构建方法，其特征在于，所述构建方法包括：添加元知识点；

具体添加过程为：

获取待添加元知识点，提取待添加元知识点的知识点路径、以及待添加知识点在同层级的排序信息；

根据待添加元知识点的知识点路径获取待添加元知识点在知识点数据库内存在依赖关系的前置元知识点和/或后置元知识点，按依赖关系将待添加元知识点存储在前置元知识点后、或后置元知识点前；

根据待添加知识点在同层级的排序信息对待添加元知识点在数据库内的信息进行修正，得到修正后的组织关系；

根据修正后的组织关系对知识点数据库内的层级进行更新，完成元知识点的添加。

4.根据权利要求2所述的基于知识点连接关系的知识图谱构建方法，其特征在于，所述构建方法包括：删除元知识点；

具体删除过程为：

选取待删除元知识点，提取待删除元知识点的知识点路径、以及待删除知识点在同层级的排序信息；

根据待删除元知识点的知识点路径确定与待删除元知识点存在依赖关系的前置元知识点和/或后置元知识点；

删除待删除元知识点与前置元知识点和/或后置元知识点之间的依赖关系，删除存储在知识点数据库中与待删除元知识点对应的排序信息；

根据待删除知识点在同层级的排序信息对待删除元知识点在数据库内的信息进行修正，得到修正后的组织关系；

根据修正后的组织关系对知识点数据库内的层级进行更新，完成元知识点的删除。

5.根据权利要求2所述的基于知识点连接关系的知识图谱构建方法，其特征在于，所述构建方法包括：移动元知识点；

具体移动过程为：

获取待移动元知识点，提取待移动元知识点的知识点路径、以及待移动知识点的目的排序信息；

根据待移动元知识点的知识点路径确定与待移动元知识点存在依赖关系的前置元知识点和/或后置元知识点；

根据待移动知识点的目的排序信息选取待移动元知识点在移动后存在依赖关系的前置元知识点和/或后置元知识点；

将待移动知识点的知识点路径更换为移动后存在依赖关系的前置元知识点和/或后置元知识点；

根据待移动知识点在同层级的排序信息对待移动元知识点在数据库内的信息进行修正，得到修正后的组织关系；

根据修正后的组织关系对知识点数据库内的层级进行更新，完成元知识点的移动。

6.根据权利要求1至5所述的基于知识点连接关系的知识图谱构建方法，其特征在于，对所述知识点数据库的操作，还包括：

在数据库中找到创建的元知识点，创建单个节点，create(p1:KP{name:"p1",tag_id:7})，其中p1为元知识点实体，name为其名称属性，“p1”为名称属性的值，tag_id为其编码属性，7为其编码属性的值；然后程序检测这两个知识点是否符合约束规则。

7.根据权利要求6所述的基于知识点连接关系的知识图谱构建方法，其特征在于，所述约束规则包括：

知识点本身不能和本身建立组织关系；

添加了该知识点后，不会存在由组织关系隐含的依赖关系所引起的回路，即添加了知识点A依赖知识点B后，由于知识点A的父知识点为C隐含了知识点C依赖知识点A，且存在知识点B依赖知识点C的情况；

只存储一级组织关系，即知识点A的父知识点是B，知识点B的父知识点为C，则A、C之间的组织关系通过传递关系计算得出，而不需要存储；如果符合约束规则在数据库中找到两个相邻的知识点，创建知识点的组织关系，match(p1:KP{name:'A'}),(p2:KP{name:'B'})create(p1)-[:cr]->(p2)，针对实体p1和p2创建组织关系cr为p1包含p2；组织关系创建完成后，更新组织比重、同步组织树、根据层级深度获取图谱；按照上述创建单个节点和组织关系的方法，依次递归创建所有知识点及其关系，形成完整的知识图谱。