本文介绍如何利用TopQuadrant的EDG与Neo4j构建基于图的推荐引擎。核心思想是将知识结构（如STEM分类体系）在EDG中管理，再发布到Neo4j，由其承载具体数据并支持智能推荐。 首先，通过EDG创建一个STEM领域分类的层级化本体（taxonomy），包含如“数学软件”“计算机科学”等节点。EDG支持RDF/SHACL标准，便于对元数据和分类体系进行治理与版本控制。随后，通过EDG的Neo4j集成功能，将该分类体系推送到Neo4j图数据库，生成节点与“BROADER”关系，构建出可推理的语义网络。 接着，导入一批虚构的学术文章数据（CSV格式）至Neo4j，每篇文章通过topicUri字段关联到分类体系中的具体类别。使用Cypher查询，将文章节点与分类节点通过TAGGED_WITH关系连接，完成数据对齐。 在推荐环节，通过图查询实现智能推荐。例如，当一篇文章被标记为“数学软件”时，系统不仅推荐同类别文章，还能利用分类层级关系，自动发现“计算机科学”下其他子类（如“计算机与社会”）的文章，从而实现跨类推荐。这得益于图中蕴含的语义结构，无需人工为每篇文章添加所有相关标签。 更关键的是，当分类体系需要调整时，如将“数学软件”从“计算机科学”移至“数学”下，只需在EDG中拖动节点，重新推送至Neo4j，所有下游应用（如推荐系统）会自动更新，无需逐个重标数据。这极大提升了系统的可维护性与灵活性。 该架构的优势在于：实现“分类即推理”，支持多系统对齐，降低数据治理成本，同时发挥EDG在元数据管理与EDG在图分析与查询上的各自优势。虽然存在学习成本高、系统复杂、商业产品依赖等挑战，但对于复杂、多源、需持续演进的AI与知识系统，这种分层设计极具价值。 总结：通过EDG管理语义本体，Neo4j承载实例数据，构建出可推理、可演化、可复用的图推荐系统，是企业级知识图谱与AI应用融合的高效路径。