基于Neo4j的IT技術學習知識圖譜系統設計與研究

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：2096-4706（2025）16-0113-07

Design and Research of IT Technology Learning Knowledge Graph System Based on Neo4j

LIU Meiyu，LIU Xuesong， YANG Wuchuan， TAN Danyi， WANG Mingrui，LI Yuyan （JilinAgriculturalScienceandTechnologyCollege，Jilin 1321o1，China）

Abstract： Aiming at the problem of information asymmetry between IT technology education suply and industrial demand，this studydesignsanIT technologylearning KnowledgeGraph systembasedonNeo4j graphdatabaseandES.The systemitegrates multi-source heterogeneous datasuchascourses，skils，learingresouesandenterprisepositions，constructs across-dimensional knowledge associationnetwork，andrealizes dynamicoptimizationoflearningpaths andaccurate matching of jobcapabilies.Thesysteminovativelyconstructs theKnowledgeGraphofuserabilitytrainingprogram，quantifesth sil leveloflearners，andanalyzes the matching degree with jobrequirements trough Knowledge Graphmapping.The experimental results how thatthe system resource utilization and job matching accuracy are significantly improved，and the learning effciencyand employment matching degreeare effectively improved.Thisresearchhasimportant practical value foroptimizing thematchingmechanismof talentsupplyanddemand，andprovidesafeasibleschemeforthepreciseemploymentofstudents in the IT industry.

Keywords： Knowledge Graph; Neo4j; IT technology learning; entity extraction; knowledge storage

0 引言

在IT技術教育與就業市場領域，教育與產業需求間的信息不對稱問題至關重要。隨著數字化轉型加速，AI、大數據等技術推動IT人才需求激增，但教育體系與崗位技能要求的脫節導致畢業生就業困難、企業招聘效率低下。已有研究證實，知識圖譜技術通過結構化語義網絡整合多源數據，可優化知識組織與匹配效率[1]；基于Neo4j的圖數據庫在復雜關系建模中展現出高性能優勢[2]。然而，現有方案在動態學習路徑優化、異構數據融合（如課程、技能、崗位需求）及用戶能力與崗位需求量化映射方面仍存在不足，缺乏系統性技術框架。

本研究旨在構建一種基于Neo4j的IT技術學習知識圖譜系統，通過跨維度知識關聯網絡解決資源整合與精準匹配問題。結合Neo4j的圖數據存儲與ES的語義檢索能力，創造性地提出用戶能力培養方案知識圖譜模型，量化技能水平并與崗位需求動態映射，為IT行業精準就業提供創新解決方案。

1系統相關技術

1.1 Neo4j知識圖譜

知識圖譜是一種語義知識庫，通過節點 （實體）和邊（關系）的圖形化表示，系統化組織復雜實體及其關聯網絡，支持高效探索與信息整合[3。其核心模型 G=（E，R，S） 為知識圖譜的構建提供了堅實的理論基礎與框架支撐[4]，其中 E 為實體集合， R 為關系類型， s 為三元組集合。

Neo4j是一款基于圖的NoSQL數據庫，以節點和關系組織數據，優化復雜關系查詢效率，尤其適用于知識圖譜、社交網絡等場景[5]。其支持ACID事務、集群部署及故障恢復，并憑借輕量級、高效特性，廣泛應用于社交分析、智能推薦、欺詐檢測等領域，充分挖掘數據關聯價值[6-7]。

1.2 ES檢索

ES（ElasticSearch）是一個基于Lucene構建的開源、分布式、RESTful搜索引擎[8。其分詞檢索功能讓用戶能夠高效地搜索和瀏覽大量的文本數據。系統通過分析學生的能力及其關注的崗位、參與的項目，為學生推薦適合的知識。

2 系統概要設計

2.1 用戶需求分析

用戶需求分析的主要內容如下：

1）管理員。指系統的管理者，通過操作一系列的后臺管理功能為前臺用戶提供較好的查看使用體驗。其需求主要包括：圖譜管理、項目管理、知識點管理、崗位管理、用戶管理。

2）學生用戶。指進入系統進行IT技術學習的用戶。其需求主要包括：注冊登錄、用戶中心、實際項目知識圖譜展示與學習、關注平臺崗位、個人學習知識圖譜、個人能力畫像。

3）教師用戶。指進行課程教學的用戶。其需求主要包括：課程管理、學生管理、班級管理、成績管理、能力分析、培養方案維護。

4）企業用戶。指在系統中根據崗位需要投放招聘崗位及實際項目的用戶，其需求主要包括：崗位信息管理、項目管理。

2.2 框架設計

系統采用SpringCloud+Vue架構模式，將知識點進行分類，建立主節點存儲于Neo4j數據庫，并將節點ID與其知識點詳細內容存儲于MySQL數據庫中，同時對ES進行分詞管理[]。系統采用的 SpringCloud框架如圖1所示。

2.3 數據庫設計

通過實體關系建模，將IT知識圖譜系統中的課程、知識點等明確地抽象出來，形成清晰的概念體系。

實體關系模型（E-R）是數據庫設計的基礎，它直接決定了數據庫表的結構、字段定義、主鍵與外鍵關系等，為后續數據庫表的創建提供了詳盡的藍圖，如圖2所示。

2.4系統功能模塊設計

IT技術學習知識圖譜系統模塊設計，如圖3所示。

3 詳細功能設計

3.1與高校課程協同的教學體系設計

課程與項目協同教學體系：伴隨學校課程建立基礎的IT技術開發能力是起步的關鍵，為以后技術案例學習做準備。建立各課程知識體系之間的關聯，通過實習實驗課去感受知識的應用，如圖4所示。

教學內容線上運行：教師可以在課堂上直接演示知識點，并可以在課上讓同學做練習、進行隨堂測驗等，同時可以觀察提交進度。

圖4課時與項目任務關聯知識體系

課時任務執行：實驗項目可以實現一鍵發布功能，任務中配置活動，活動中配置資源，提供業務場景及操作的說明。在任務中提供ES的問題搜索功能，可以找到主要問題及解決方法。用戶還可以建立自己的知識圖譜來形成自己的知識體系，直觀地看到詳細的任務執行進度，如圖5所示。

教學跟蹤儀表盤：可以對學習過程數據進行收集，并進行對比分析，在此基礎上形成教學指導方案。教學中的練習、隨堂測驗、作業、任務執行、觀看視頻等數據平臺都可以收集，并與其他數據一起轉到數據分析系統。大屏幕展示模塊可以展示班級間的對比分析及班級成員的數據對比分析，同時平臺的分析算法可以做能力畫像分析，如圖6所示。

圖5任務執行詳情

圖6教學跟蹤儀表盤

3.2適應學生的項目管理系統設計

遞進式的培養模式：首先通過崗位預定來分配基礎的任務，在任務執行中觀察及選拔適合的人才。然后聯合公司提供實習機會，利用提供的技術案例進行實踐。接著進行項目式跟隨開發，在實踐中快速積累技術能力和工作經驗。熟練后承擔小組負責人，帶領團隊開發，鍛煉設計能力、管理能力。最后通過能力分析推薦崗位，精準匹配就業。

關鍵案例實習：選出關鍵業務技術案例，通過自主實現真正掌握。根據行業崗位技能需要智能配置學習案例，針對問題的解決方案進行訓練。項目組成員互相指導，平臺教師協同配合，解決關鍵技術問題。

3.3 用戶個人能力知識圖譜設計

數據收集：收集用戶的學習行為數據（如學習時長、習題成績等）和課程學習數據（如知識點掌握情況等）。

評估模型設計：基于機器學習或數據挖掘技術，設計用戶能力評估模型，根據用戶的學習數據和知識圖譜中的知識點要求，評估用戶的能力水平。

崗位能力需求分析：根據用戶選擇崗位的能力需求信息，將崗位能力需求與知識圖譜中的知識點進行映射，建立對應關系，并進行篩選標注。

評估結果輸出：將評估結果以可視化的方式展示給用戶，根據用戶的能力評估結果和崗位能力需求，分析用戶與崗位的匹配度，并給出個性化建議[1]。

根據以上信息建立用戶個人能力培養方案與崗位互聯的知識圖譜，如圖7所示。

3.4 崗位匹配預定

崗位發布與預定：公司發布崗位的能力及技術的要求，也可以提供技術案例，通過瀏覽學生用戶個人能力知識圖譜尋找人才。學生用戶也可根據個人喜好和能力預定崗位，進行專項學習。崗位搜索能力對比分析，如圖8所示。

個人能力與招聘助力功能設計：用戶通過個人能力總表瀏覽分析比對個人能力以適應工作崗位，并通過招聘助力功能提升補足相關能力，如圖9所示。

4系統構建研究

4.1 數據及圖譜的導入

數據來源，主要包括在線課程平臺、IT社區、招聘網站及企業內部系統等，通過API接口、網頁爬蟲等方式收集IT課程信息、學習者學習記錄、技能標簽、企業崗位需求等多源數據。

實體抽取方法，采用自然語言處理技術（NLP）中的命名實體識別（NER）和依存句法分析（DependencyParsing）進行實體和關系的提取[11]。例如，在課程文本中識別“Java基礎”為課程實體，“多線程編程”為技能實體，并提取“包含”關系。

圖譜導入時，首先在節點維護模塊創建根節點，考慮項目一對多的特性，以根節點為依托創建對應圖譜及一級節點。接著，根據實習項目與任務的關聯關系生成項目知識圖譜的初步結構。對于已存在節點ID的項目，不再重復生成圖譜，以避免配置問題及知識點的重復。在一級、二級節點下配置問題與知識點，生成節點下的全部知識與問題圖譜，供項目任務使用。最后，創建任務與問題的關聯，串聯所有節點與關系，生成完整的項目任務知識圖譜，如表1所示。

表1圖譜導入流程表

（續表）

4.2 前端首頁設計

通過首頁導航，用戶可以快速定位所需的便捷方式。前端首頁界面展示如圖10所示。

圖10 前端首頁

4.3 項目詳情

登錄進入個人項目主頁，在此可查看用戶管理及參與的項目詳情，并可點擊進入學習，如圖11所示。

圖11項目詳情頁

4.4 崗位知識學習

用戶選擇預期崗位，即可在崗位詳情頁預覽崗位能力知識圖譜，點擊進行對應能力知識點的課程的咨詢學習，頁面右側顯示公司案例、崗位匯總和技術能力，如圖12所示。

圖12崗位知識學習詳情頁

4.5 后端圖譜管理

后端任務圖譜節點管理和維護詳情頁，如圖13、圖14所示。

5結論

本文設計研究了基于Neo4j知識圖譜和ES搜索的IT技術學習知識圖譜系統，將多源異構數據（課程、技能、崗位需求）實時動態融合，構建動態驅動的用戶能力畫像模型，突破傳統靜態推薦范式。通過圖數據建模與語義檢索技術，系統支持學習路徑的動態優化和崗位能力的精準映射。本系統能夠顯著提升資源利用率和崗位匹配準確率，顯著增強學習效率與就業適配性，對優化IT人才供需匹配機制、推動產教融合具有重要實踐價值。未來，將進一步探索知識圖譜在智能招聘、職業規劃等領域的深度應用，推動IT人才培養與就業市場的深度融合，為緩解當前IT學習資源與就業市場信息不對稱問題提供新的思路與解決方案，對于促進精準就業具有重要意義。

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作者簡介：劉美瑜（2002一），女，漢族，新疆哈密人，本科在讀，研究方向：計算機科學與技術；通信作者：劉雪松（1977一），男，漢族，人，講師，碩士研究生，研究方向：思想政治教育。