本文以地学信息图谱、建筑类型学图谱与科学知识图谱为基础，提出地方性知识数据挖掘与图谱构建的总体框架。基于唯一性、真实性、整体性、传承性、公正性等原则，采取空间数据挖掘、文本数据挖掘、互联网数据挖掘等多种方法，引入美国科学哲学家詹妮弗·罗利提出的“DIKW层次模型”，进一步明确地方性知识从数据类型识别到信息关系提取，再到图谱体系构建的核心思路，用以指导秦巴山区传统村落的地方性知识图谱构建。本章核心结论有如下几点。

第一，从知识的功能、结构、形式三个维度对地方性知识数据类型进行识别。根据乡村聚落空间的“三生”系统及传统村落地方性知识的功能特征，将传统村落的地方性知识分为传统生产技艺、传统生活习俗、传统生态知识。结合人们对知识的获取结构将传统村落地方性知识划分为地方触摸知识、地方行为知识、地方感知知识。依据意向表达的显隐性表现形式以及知识的存在形式，将传统村落地方性知识分为显性地方性知识和隐性地方性知识。

第二，传统村落的地方性知识信息时空特征明显，且不是一成不变的，而是在时间和空间两个维度的交叠变化过程中更新发展。因此，从宏观层面来看，地方性知识信息存在区域分异、时序动态关系，在中微观层面则存在功能竞合、空间同构、形态相似关系，厘清关系有助于更好地对地方性知识进行分类梳理。

第三，由于传统村落地方性知识具有共性规律与个性差异，所以地方性知识图谱体系的构建可以从区域与单体两个层次进行。依据传统村落区域的地方性知识在外部环境、历史演变、空间形态等方面的相似性特征，可以将区域图谱细化为区系特征图谱、演化发展图谱和空间形态图谱。依托传统村落的自然环境、文化遗产、空间布局等地方性知识的差异化特征，将单体村落的地方性知识图谱分为自然景观图谱、空间布局图谱和文化生态图谱。