知识图谱和neo4j的基本操作

一.知识图谱的简介

1.知识图谱是什么

知识图谱本质上是语义网络（Semantic Network）的知识库

　　可以理解为一个关系图网络。

2.什么是图

图（Graph）是由节点（Vertex）和边（Edge）来构成，多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边。

3.什么是Schema

限定待加入知识图谱数据的格式；相当于某个领域内的数据模型，包含了该领域内有意义的概念类型以及这些类型的属性

二.知识图谱的构建

1.数据来源

结构化数据和非结构化数据，前者可能是本地数据库中的信息，后者主要是在网页上抓取的信息。

2.涉及的技术

命名实体识别，关系抽取等自然语言处理技术。

三.知识图谱的存储

• 一种是基于RDF的存储；
• 另一种是基于图数据库的存储。

　　RDF一个重要的设计原则是数据的易发布以及共享，图数据库则把重点放在了高效的图查询和搜索上。其次，RDF以三元组的方式来存储数据而且不包含属性信息，但图数据库一般以属性图为基本的表示形式，所以实体和关系可以包含属性，这就意味着更容易表达现实的业务场景。其中Neo4j系统目前仍是使用率最高的图数据库，它拥有活跃的社区，而且系统本身的查询效率高，但唯一的不足就是不支持准分布式。

四.Neo4j的介绍

Neo4j为常用的图数据库之一。

　　Neo4j的安装很简单，先到官方网站Neo4j下载,下载完压缩包之后直接解压缩，然后配置好环境变量，可以按照这篇博客的方法https://www.cnblogs.com/jpfss/p/10874303.html。

　　之后我们在浏览器内输入http://127.0.0.1:7474/browser/就进入了Neo4j的界面。

五.Neo4j的基本操作

//删库
MATCH (n) DETACH DELETE n
//创建人物结点
CREATE (n:Person {name:'John'}) RETURN n
//创建地区结点
 CREATE (n:Location {city:'Miami', state:'FL'})
//创建朋友关系
MATCH (a:Person {name:'Liz'}),
        (b:Person {name:'Mike'})
  MERGE (a)-[:FRIENDS]->(b)
//创建出生地关系
 MATCH (a:Person {name:'John'}), (b:Location {city:'Boston'}) MERGE (a)-[:BORN_IN {year:1978}]->(b);
  MATCH (a:Person {name:'Liz'}), (b:Location {city:'Boston'}) MERGE (a)-[:BORN_IN {year:1981}]->(b);
//按照出生地查询
MATCH (a:Person)-[:BORN_IN]->(b:Location {city:'Boston'}) RETURN a,b
//查询所有对外有关系的结点和类型
 MATCH (a)-[r]->() RETURN a.name, type(r)
//查询所有婚姻关系的结点
  MATCH (n)-[:MARRIED]-() RETURN n
//查找某人朋友的朋友
MATCH (a:Person {name:'Mike'})-[r1:FRIENDS]-()-[r2:FRIENDS]-(friend_of_a_friend) RETURN friend_of_a_friend.name AS fofName
//增加或者修改结点属性
MATCH (a:Person {name:'Liz'}) SET a.age=34
//删除结点属性
  MATCH (a:Person {name:'Mike'}) SET a.test='test';
  MATCH (a:Person {name:'Mike'}) REMOVE a.test;

六.在python中操纵neo4j

1.neo4j模块

  # step 1：导入 Neo4j 驱动包
  from neo4j import GraphDatabase
  # step 2：连接 Neo4j 图数据库
  driver = GraphDatabase.driver("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "password"))
  # 添加 关系 函数
  def add_friend(tx, name, friend_name):
      tx.run("MERGE (a:Person {name: $name}) "
            "MERGE (a)-[:KNOWS]->(friend:Person {name: $friend_name})",
            name=name, friend_name=friend_name)
  # 定义 关系函数
  def print_friends(tx, name):
      for record in tx.run("MATCH (a:Person)-[:KNOWS]->(friend) WHERE a.name = $name "
                          "RETURN friend.name ORDER BY friend.name", name=name):
          print(record["friend.name"])
  # step 3：运行
  with driver.session() as session:
      session.write_transaction(add_friend, "Arthur", "Guinevere")
      session.write_transaction(add_friend, "Arthur", "Lancelot")
      session.write_transaction(add_friend, "Arthur", "Merlin")
      session.read_transaction(print_friends, "Arthur")

注意这里的密码要改成自己的，否则无法正常登陆。运行完上面的脚本后，就出现了如下的结点和边：

2.py2neo模块

# step 1：导包
from py2neo import Graph, Node, Relationship

# step 2：构建图
g = Graph("http://localhost:7474",auth=("neo4j","password"))
# step 3：创建节点
tx = g.begin()
a = Node("Person", name="Alice")
tx.create(a)
b = Node("Person", name="Bob")
# step 4：创建边
ab = Relationship(a, "KNOWS", b)
# step 5：运行
tx.create(ab)
tx.commit()