作为近几年兴起的热门技术,知识图谱被认为是认知智能的基础,其以结构化的方式对现实世界中的概念、实体和关系进行描述,这为管理和组织互联网中的海量信息提供了有效手段。总体上,知识图谱可以分为开放领域知识图谱和特定领域知识图谱,开放领域知识图谱通常容纳有多个领域内的知识,其知识的范围更大,而特定领域知识图谱则包含更多领域内的专业知识。目前越来越多的知识图谱被应用于特定领域进行智能搜索、语义问答等服务并表现出了良好的效果。随着物质文化水平的提高,国民在电影市场上的消费越投入来越多。当前观众了解电影作品信息的主要途径为电影领域内的专业网站,但其存在检索和展示方式不够人性化的短板,为此本文将知识图谱应用于电影领域,构建了 一个用于电影知识可视化查询的知识图谱系统。本文基于Scrapy爬虫框架设计了一套爬虫程序用于从电影领域网站抓取电影原始数据,在对数据进行清洗和整理后利用本体描述了知识图谱的模式层设计。本文根据知识图谱的模式层,分别构建了基于RDF数据库的知识存储系统和基于图数据库的知识存储系统,在对二者进行对比之后最终选择了RDF数据库来存储知识图谱数据。然后本文利用条件随机场模型实现了电影命名实体识别,并基于已经构建的RDF知识存储系统和远程监督学习的方式提出了一种电影-人物关系的抽取方法,通过电影实体识别和关系抽取的方式从非结构化文本中抽取知识并加入知识图谱中。最后本文基于上述过程中构建的电影知识图谱实现了可视化的电影知识图谱查询系统,并描述了系统的需求分析、设计和实现细节,完成了系统的测试验证。