用Jena解析RDF递归

我正在尝试使用ApacheJena递归解析RDF文档。它由以下数据集组成：

description: Description
license: http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/
keyword: Keyword1
distribution -> Download -> accessurl: http:/url/
distribution -> Download -> format -> IMT -> value: application/pdf
distribution -> Download -> format -> IMT -> label: pdf
...

描述 关键词1 http:/url/ 申请表格/pdf pdf 2012-11-09T16:23:22 公司 到目前为止，我已经得到了dcat:Dataset下面的每一条语句，但我想找到每一层中的每一个三元组。我的输出应该如下所示：

description: Description
license: http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/
keyword: Keyword1
distribution -> Download -> accessurl: http:/url/
distribution -> Download -> format -> IMT -> value: application/pdf
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...

我用递归函数尝试过，它迭代语句，当语句不是文本时，它跟随对象到下一个节点。像这样：

私有字符串递归QueryStatement stmt{ 资源主题=stmt.getSubject； 属性谓词=stmt.getPredicate； RDFNode object=stmt.getObject； ifobject.isLiteral{ out.printlnLIT:+predicate.getLocalName； 返回object.toString； }否则{ out.printlnperedicate.getLocalName； 资源r=stmt.getResource； StmtIterator stmts=r.listProperties； 而stmts.hasNext{ 语句s=stmts.next； out.printlns.getPredicate.getLocalName； 返回递归查询； } } 返回null； } 但不知怎的，我用这种方法一事无成。

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非常感谢您的每一个见解。

基于您之前链接的问题，我完成了您的数据，以便我们可以使用一些工作数据。以下是完整的数据：

描述 关键词1 http:/url/ 申请表格/pdf pdf 2012-11-09T16:23:22 公司 听起来您只是在尝试对dcat:Dataset类型的每个元素执行一次测试。这很容易做到。我们只需选择dcat:Dataset类型的每个元素，然后从该RDFNode开始深度优先搜索

导入java.util.HashSet； 导入java.util.Set； 导入com.hp.hpl.jena.rdf.model.model； 导入com.hp.hpl.jena.rdf.model.ModelFactory； 导入com.hp.hpl.jena.rdf.model.RDFNode； 导入com.hp.hpl.jena.rdf.model.Statement； 导入com.hp.hpl.jena.rdf.model.stmtilerator； 导入com.hp.hpl.jena.词汇表.RDF； 公共类DfsInrdWithJena{ 公共静态无效字符串[]args{ 模型模型=ModelFactory.createDefaultModel； model.read rdfdfs.rdf； StmtIterator stmts=model.listStatements null，RDF.type，model.getResourcehttp://www.w3.org/ns/dcat +数据集； 而stmts.hasNext{ rdfDFS stmts.next.getSubject，新哈希集； } 模型。写入系统。输出，N3； } 公共静态无效rdfDFS RDFNode节点，已访问集，字符串前缀{ 如果已访问，则包含节点{ 回来 } 否则{ 已访问。添加节点； System.out.println前缀+节点； if node.isResource{ StmtIterator stmts=node.asResource.listProperties； 而stmts.hasNext{ 语句stmt=stmts.next； rdfDFS stmt.getObject，已访问，前缀+节点+=[+stmt.getPredicate+]=>； } } } } } 这将产生以下输出：

http://url/
http://url/ =[http://purl.org/dc/terms/publisher]=> -f6d9b42:13f2e8dc5fb:-7ffd
http://url/ =[http://purl.org/dc/terms/publisher]=> -f6d9b42:13f2e8dc5fb:-7ffd =[http://purl.org/dc/terms/title]=> Company@en
http://url/ =[http://purl.org/dc/terms/publisher]=> -f6d9b42:13f2e8dc5fb:-7ffd =[http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#type]=> http://xmlns.com/foaf/0.1/Organization
http://url/ =[http://www.w3.org/ns/dcat#distribution]=> -f6d9b42:13f2e8dc5fb:-7fff
http://url/ =[http://www.w3.org/ns/dcat#distribution]=> -f6d9b42:13f2e8dc5fb:-7fff =[http://purl.org/dc/terms/modified]=> 2012-11-09T16:23:22^^http://www.w3.or/2001/XMLSchema#date
http://url/ =[http://www.w3.org/ns/dcat#distribution]=> -f6d9b42:13f2e8dc5fb:-7fff =[http://purl.org/dc/terms/format]=> -f6d9b42:13f2e8dc5fb:-7ffe
http://url/ =[http://www.w3.org/ns/dcat#distribution]=> -f6d9b42:13f2e8dc5fb:-7fff =[http://purl.org/dc/terms/format]=> -f6d9b42:13f2e8dc5fb:-7ffe =[http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#label]=> pdf
http://url/ =[http://www.w3.org/ns/dcat#distribution]=> -f6d9b42:13f2e8dc5fb:-7fff =[http://purl.org/dc/terms/format]=> -f6d9b42:13f2e8dc5fb:-7ffe =[http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#value]=> application/pdf
http://url/ =[http://www.w3.org/ns/dcat#distribution]=> -f6d9b42:13f2e8dc5fb:-7fff =[http://purl.org/dc/terms/format]=> -f6d9b42:13f2e8dc5fb:-7ffe =[http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#type]=> http://purl.org/dc/terms/IMT
http://url/ =[http://www.w3.org/ns/dcat#distribution]=> -f6d9b42:13f2e8dc5fb:-7fff =[http://www.w3.org/ns/dcat#accessURL]=> http:/url/
http://url/ =[http://www.w3.org/ns/dcat#distribution]=> -f6d9b42:13f2e8dc5fb:-7fff =[http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#type]=> http://www.w3.org/ns/dcat#Download
http://url/ =[http://www.w3.org/ns/dcat#keyword]=> Keyword1@ca
http://url/ =[http://purl.org/dc/terms/license]=> http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/
http://url/ =[http://purl.org/dc/terms/description]=> Description@ca
http://url/ =[http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#type]=> http://www.w3.org/ns/dcat#Dataset

它不如您描述的输出漂亮，但似乎正是您想要的

关于RDF作为图表示的注记 这个问题使用了符号“每条语句，都在dcat:Dataset的正下方”，我认为值得指出的是，为了防止混淆，RDF是一种基于图形的表示。的确，RDF/XML序列化可以用来提供一些结构良好的、人类可读的XML，但是并不需要XML表示具有这种结构。要查看这一差异，请注意，下面的RDF/XML表示与本答案前面发布的图相同的图形

2012-11-09T16:23:22 http:/url/ 关键词1 描述 公司 pdf 申请表格/pdf

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RDF图是完全相同的，尽管XML结构非常不同。我提出这一点只是为了强调这样一个事实，即将RDF作为一个图形而不是分层XML来使用确实很重要，即使特定的序列化可能表明我们可以使用后者。

您能解释一下您当前的代码走了多远吗？你看到了什么？基本上我只是得到了文字描述的值

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正确的输入和关键字。但是Java代码的输出是：publisher homepage homepage distribution modified LIT:modified LIT:keyword LIT:keyword license LIT:description Type等等：你从来没有打印过“r”，是吗？您需要一些类似于if r.isURIResource{out.printlnURI+r.getURI；}的内容，这是真的。但我想这还不是重点。我要说的是，我浏览这些声明的整个算法到目前为止都不正确。再次感谢你，约书亚。谢谢你的详细见解。事实上，我知道RDF代表一个图。因此，我试图像递归一样遍历它。但不知何故，我正在为Jena和RDF syntac以及语言概念而挣扎。