随着Docker容器自动化技术蓬勃发展,几乎所有容器云平台都致力于实现持续集成和持续部署,却忽略了容器环境的自动化配置。容器环境自动化配置方法是目前提升容器自动化水平的关键,主要涉及面向容器环境配置的知识图谱构建技术和应用技术。尽管现有研究已经在上述技术的创新上取得了重大突破,但仍面临两大挑战:（1）在构建知识图谱的过程中,现有容器实体识别方法采取了纯规则模板的方式,导致其在模板数量不足的情况下无法从原始数据中提取出全面的容器环境配置知识。（2）现有知识图谱遍历算法未能将环境配置所需的领域知识完全融入到遍历过程中,使得在遍历后得到的环境配置知识存在缺失或冗余的问题,最终降低了环境配置的成功率。因此,本文从解决上述问题的角度出发,研究基于Docker领域知识图谱的容器环境自动化配置方法。本文的研究成果包括:（1）针对知识图谱构建过程中存在环境配置知识不全面的问题,本文提出了一种容器环境配置领域的知识图谱构建技术。该技术通过融合少量规则模板和一个序列标注模型来学习容器数据的语法规则,以此减少模板构建的成本并完成实体识别任务。容器实体识别实验结果显示,与主流实体识别方法相比,本文所提出的识别方法在召回率上提升了40.8%,F1值也提升了21.7%,验证了本文所提方法即使在没有大量模板的前提下也能够完成海量Dockerfile的实体识别工作。（2）针对知识图谱遍历过程中存在的环境配置知识缺失或冗余问题,本文提出了一种基于容器环境配置领域规则的知识图谱遍历算法。该算法通过计算用户环境配置需求和容器实体之间的相似度来决定遍历的起点,然后利用容器质量评价方法和环境依赖关联分析算法指导其进行遍历路径选择和终点决策,从而减少知识缺失或冗余发生的概率。容器环境自动化配置的实验结果显示,与现有Docker领域知识图谱的遍历算法相比,本文所提的遍历算法在配置多个环境依赖时表现更好,配置的成功率提升了18.8%。基于以上研究工作,本研究开发了一个基于知识图谱的容器云服务自动化配置软件。该软件通过使用本文提出的容器环境自动化配置方法,实现了多数容器云平台尚未提供的容器环境自动化配置服务。因此,该软件已应用在企业中协助其完成算法部署、科研环境搭建等场景下的环境配置工作。