1,知识图谱
1,何为知识图谱
通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息（Heterogeneous Information）连接在一起而得到的一个关系网络。
2,知识图谱这个网络具备的特性：
2.1 由节点(Point)和边(Edge)组成
2.2 每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系
2.3 知识图谱是关系的最有效的表示方式
3 知识图谱能干什么？
先按知识图谱应用的深度主要可以分为两大类：
一是通用知识图谱，通俗讲就是大众版，没有特别深的行业知识及专业内容，一般是解决科普类、常识类等问题。
二是行业知识图谱，通俗讲就是专业版，根据对某个行业或细分领域的深入研究而定制的版本，主要是解决当前行业或细分领域的专业问题。
2,python如何构建知识图谱?
2.1,javaJDK安装
1,JDK下载(neo4j要求11以上jdk) 下载慢 https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/ csdn下载较快 https://download.csdn.net/download/h735004790/12256491
2, JDK安装
1,新建文件夹作为安装文件夹
2,双击jdk-14_windows-x64_bin.exe进行安装
3,下一步
4,配置环境变量
安装目录的bin目录 F:\Java\bin
3,验证
2.2 Neo4j安装
1,下载 https://neo4j.com/download-center/
2,选择 3,解压
4,设置环境变量
F:\neo4j-community-4.4.5\bin\neo4j.bat 5,验证
neo4j.bat console
出现错误 解决: 打开neo4j.ps1文件里Import-Module "$PSScriptRoot\Neo4j-Management.psd1"为绝对路径 改为/: 验证:
neo4j.bat console
出现报错: 解决:
找到
改为jdk路径: 验证:
neo4j.bat console
成功:
2.3,设置图数据库密码
启动后在浏览器中键入http://localhost:7474/，进入以下界面。
用户名为neo4j，密码也是neo4j，连接后会让我们修改密码。这就是neo4j的启动与初始密码。
2.4 更新密码
2.5 python链接图数据库
from py2neo import Node, Graph, Relationship,NodeMatcher
class DataToNeo4j(object):
def __init__(self):
"""建立连接"""
link = Graph("http://localhost:7474", auth=("neo4j", "123456"))
self.graph = link
#self.graph = NodeMatcher(link)
# 定义label
self.buy = 'buy'
self.sell = 'sell'
self.graph.delete_all()
self.matcher = NodeMatcher(link)
def create_node(self, node_buy_key,node_sell_key):
"""建立节点"""
for name in node_buy_key:
buy_node = Node(self.buy, name=name)
self.graph.create(buy_node)
for name in node_sell_key:
sell_node = Node(self.sell, name=name)
self.graph.create(sell_node)
def create_relation(self, df_data):
"""建立联系"""
m = 0
for m in range(0, len(df_data)):
try:
print(list(self.matcher.match(self.buy).where("_.name=" + "'" + df_data['buy'][m] + "'")))
print(list(self.matcher.match(self.sell).where("_.name=" + "'" + df_data['sell'][m] + "'")))
rel = Relationship(self.matcher.match(self.buy).where("_.name=" + "'" + df_data['buy'][m] + "'").first(),df_data['money'][m], self.matcher.match(self.sell).where("_.name=" + "'" + df_data['sell'][m] + "'").first())
self.graph.create(rel)
except AttributeError as e:
print(e, m)
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