随着知识经济的爆发式发展,知识图谱在知识获取和展示的功能上发挥着巨大的作用。近几年知识图谱越来越多的研究与落地工作从通用知识图谱转向了领域或行业知识图谱。领域图谱的构建需要从不同的数据源中录入专业数据,这时就会面临可能出现的数据冗余或冲突的问题,为了解决这个问题,本文设计并实现了面向领域图谱的知识融合系统。本文对面向领域图谱的知识融合系统做出详细介绍,根据需要本系统主要分为七个功能模块,分别是语义融合管理模块、本体模型管理模块、图谱数据管理模块、多源数据导入、图谱共享模块、数据统计模块和版本管理模块。业务人员可以通过这个七个模块的基本功能实现对领域知识图谱的录入和融合处理,构建出一套完整的领域知识体系。本系统采用Spring Boot微服务架构,后台主要使用Java语言进行实现。在数据存储方面,图谱数据存储采用的是百度开源图数据库HugeGraph,语义融合数据以及系统版本相关数据存储采用MySQL关系型数据库。在知识融合方面,本系统支持多源数据导入,并且采用语义库匹配、语义相似度及属性值结合计算权值、唯一性属性值判断相似以及使用Node2vec算法向量化节点计算余弦相似度,四种方式对领域知识图谱数据进行融合处理,消除实体的语义冲突与冗余,为相关业务人员对领域知识图谱的录入与融合提供帮助。目前,本系统已经上线试运行,并且系统运行正常。经过实际测试,系统性能稳定,可以实现对领域图谱的录入以及融合处理。