图数据库入门：使用Neo4j构建动态知识图谱

图数据库是一种专门用于存储和处理图结构数据的数据库系统。与传统的关系型数据库相比，图数据库更适合于存储和查询具有复杂关联关系的数据。在本文中，我们将介绍如何使用Neo4j图数据库构建一个动态知识图谱，并通过Python编程语言和py2neo库来实现与Neo4j的交互。

1. 什么是图数据库

图数据库是一种基于图结构的数据库系统，它使用节点、边和属性来表示和存储数据。在图数据库中，节点代表实体，边代表实体之间的关系，属性则用于描述节点和边的特征。图数据库的优势在于能够高效地存储和查询具有复杂关联关系的数据，比如社交网络、网络拓扑、推荐系统等领域的数据。

Neo4j是当前比较流行的图数据库之一，它采用了基于节点的数据模型，提供了丰富的查询语言和API，适用于构建大规模的动态知识图谱。

2. 使用Python和py2neo库与Neo4j交互

在Python中，我们可以使用py2neo库来与Neo4j数据库进行交互。py2neo是一个Python库，提供了简洁而强大的API，可以方便地执行Cypher查询语言、创建节点和边等操作。

首先，我们需要安装py2neo库，可以通过pip命令来进行安装：

pip install py2neo
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安装完成后，我们可以开始使用py2neo库来连接Neo4j数据库，并执行一些基本的操作。

from py2neo import Graph, Node, Relationship

# 连接Neo4j数据库
graph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j"
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