赞
踩
访问主机或者服务器的7474端口,登陆neo4j
2.实现简单的图数据库
以Kaggle上的arXiv数据集(https://www.kaggle.com/datasets/Cornell-University/arxiv)为实验数据
下载后,文件默认为json文件(arxiv-metadata-oai-snapshot.json)
通过以下代码读取数据:
数据结构如下图所示:
将数据简化,留下id作为唯一索引,主要属性title、authors_parsed、categories:
考虑到数据庞大,测试采用在线版的Neo4j Sandbox,创建的链接可以保留3天
创建一个空白的sanbox,得到Bolt URL及其端口号:
利用python连接到Neo4j并将数据存储到数据库:
在数据库中创建约束,以确保节点不重复,并设置索引:
conn.query(‘CREATE CONSTRAINT papers IF NOT EXISTS FOR (p:Paper) REQUIRE p.id IS UNIQUE’)
conn.query(‘CREATE CONSTRAINT authors IF NOT EXISTS FOR (a:Author) REQUIRE a.name IS UNIQUE’)
conn.query(‘CREATE CONSTRAINT categories IF NOT EXISTS FOR (c:Category) REQUIRE c.category IS UNIQUE’)
创建三个函数,用于为类别和作者节点创建数据框架:
使用以下函数添加paper节点以及所有关系:
采用批处理将处理加载到neo4j中:
最后,在neo4j Sandbox中执行MATCH操作,得到graph,例如
MATCH (a:Author)-[:AUTHORED]->(p:Paper)-[:IN_CATEGORY]->(c:Category) RETURN a, p, c LIMIT 30
通过以下代码可以直接在python中进行和上面一样的MATCH查询,并返回结果:
query_string = '''
MATCH (a:Author)-[:AUTHORED]->(p:Paper)-[:IN_CATEGORY]->(c:Category) RETURN a, p, c LIMIT 30
'''
top_cat_df = pd.DataFrame([dict(_) for _ in conn.query(query_string)])
top_cat_df.head(20)
Copyright © 2003-2013 www.wpsshop.cn 版权所有,并保留所有权利。