知识图谱(1)知识存储与检索_neo4j 知识检索

Neo4j在win系统安装

图数据库（graph database）是一种特殊的数据库，用于存储丰富的关系数据，neo4j是目前最流行的图数据库，支持完整的事务。在属性图中，图由顶点，边，和属性组成，顶点和边都可以设置属性，顶点也称作节点，边称作关系，每个节点和关系都可以有一个或多个属性。neo4j创建的图是用顶点和边构成的有向图，查询语言为cypher。

一般的关系数据库只对单个Join操作进行优化查询，多重Join操作查询的性能会显著下降，图数据库适合查询关系数据，由于图遍历的局部性，不管图中有多少节点和关系，根据遍历规则，Neo4j只访问与遍历相关的节点，不受总数据集大小的影响，遍历的节点越多，遍历速度越慢，但这种速度是线性的变慢。

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在关系数据库中，Join操作用于将多个表中的数据合并在一起，以创建一个包含多个表的结果集。

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首先安装JDK，需要创建Oracle账号才能下载JDK：https://www.cnblogs.com/huzixia/p/10402200.html

在cmd中测试java是否安装成功：

C:\Users\Administrator>java -version
java version "1.8.0_381"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_381-b09)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.381-b09, mixed mode)
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然后下载Neo4j Desktop，下载的同时保存Neo4j Desktop Activation Key用于安装激活：https://neo4j.com/deployment-center/

安装成功并激活后打开Neo4j Desktop，新建一个Project，并在其中添加DBMS，比如名称为Graph DBMS，先start再open该数据库。在数据库中创建节点：

create(n:技术论坛{name:'CSDN'})
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上面语句的语法为：

CREATE (<node-name>:<label-name>)

CREATE (
   <node-name>:<label-name>
   {    
      <Property1-name>:<Property1-Value>
      ........
      <Propertyn-name>:<Propertyn-Value>
   }
)
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创建后，neo4j会为节点自动添加属性<id>，然后再创建一个节点：

create(n:课程{name:'知识图谱'})
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再创建关系，比如 技术论坛 开设 课程：

match(a:技术论坛),(b:课程)create(a)-[r:开设]->(b)
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Neo4j基础语法

知识图谱创建

下面通过手动创建一个简单的电影知识图谱来熟悉neo4j，该图谱包括：创建电影节点，创建导演节点，创建演员节点，创建电影和导演的关系，创建电影和演员的关系。

电影信息为：

首先创建Movie DBMS，进入数据库创建一个电影：

create(n:film{name:'肖申克的救赎',type:'犯罪',score:'9.7'})
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也可以同时创建多个电影，注意此时需要不指定node-name，让系统自动添加不同的node-name：

create(:film{name:'霸王别姬',type:'剧情',score:'9.6'}),
(:film{name:'⾟德勒的名单',type:'历史',score:'9.5'}),
(:film{name:'盗梦空间',type:'剧情',score:'9.3'}),
(:film{name:'星际穿越',type:'剧情',score:'9.3'}),
(:film{name:'荆轲刺秦王',type:'历史',score:'8.2'}),
(:film{name:'绿里奇迹',type:'剧情',score:'8.9'})
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然后同时创建多个导演：

create(:director{name:'弗兰克·德拉邦特'}),
(:director{name:'陈凯歌'}),
(:director{name:'史蒂⽂·斯⽪尔伯格'}),
(:director{name:'克⾥斯托弗·诺兰'})
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同时创建多个演员：

create (:actor {name:'蒂姆·罗宾斯'}), 
(:actor {name:'张国荣'}), 
(:actor {name:'连姆·尼森'}), 
(:actor {name:'⻢修·⻨康纳'}), 
(:actor {name:'张丰毅'})
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然后创建关系，电影 肖申克的救赎 和导演 弗兰克·德拉邦特 的关系：

MATCH(a:director),(b:film) 
WHERE a.name='弗兰克·德拉邦特' AND b.name='肖申克的救赎' 
CREATE(a)-[r:direct]->(b)
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创建电影和演员的关系：

MATCH(a:actor),(b:film) 
WHERE a.name='张国荣' AND b.name='霸王别姬' 
CREATE(a)-[r:play]->(b)
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创建电影和演员的关系：

MATCH(a:actor),(b:film) 
WHERE a.name='蒂姆·罗宾斯' AND b.name='肖申克的救赎' 
CREATE(a)-[r:play]->(b)
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创建电影和演员的关系：

MATCH(a:actor),(b:film) 
WHERE a.name='张丰毅' AND (b.name='霸王别姬' or b.name='荆轲刺秦王') 
CREATE(a)-[r:play]->(b)
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知识图谱查询

然后是知识图谱的检索，即查询关系与节点：查询某个电影，查询某个类别下的所有节点，查询两个节点之间的关系，通过函数type获取关系的类型。

比如查询某个电影：

MATCH(a:film) 
WHERE a.name='霸王别姬' 
RETURN a
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查询某个类别下的所有节点：

MATCH(a:director) 
RETURN a
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查询两个节点之间的关系：

MATCH (:director {name:'弗兰克·德拉邦特'})-[r]->(:film{name:'肖申克的救赎'}) 
RETURN r
# 返回如下:
╒═════════╕
│r        │
╞═════════╡
│[:direct]│
└─────────┘
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通过函数type获取关系的类型：

MATCH ()-[r]->(:film{name:'肖申克的救赎'}) 
RETURN type(r)
# 返回如下:
╒════════╕
│type(r) │
╞════════╡
│"direct"│
├────────┤
│"play"  │
└────────┘
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知识图谱属性增减

增加节点属性：

MATCH(n:film) WHERE n.name='盗梦空间' SET n.language='english' 
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删除节点属性：

MATCH(n:film) WHERE n.name='盗梦空间' REMOVE n.language
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python与neo4j

需要安装py2neo：

pip install py2neo
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这里以红楼梦构造知识图谱，创建RedChamber数据库，在创建时记住数据库密码，然后打开logs看到：Remote interface available at http://localhost:7474/，之后我们就可以用py2neo连接该数据库，username统一为neo4j。

通过py2neo连接数据库：

import py2neo
from py2neo import Graph,Node,Relationship,NodeMatcher
# username默认neo4j,密码为数据库创建时的密码,name为数据库中的graph name
g = Graph('http://localhost:7474',user='neo4j',password='12341234',name='neo4j')
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这里使用的信息来自http://www.openkg.cn/home，DreamOfRedChamber.csv内容为（见我的资源）：

读取该信息：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('DreamOfRedChamber.csv')
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构建知识图谱：

from tqdm import tqdm
for i, row in tqdm(df.iterrows()):
    print(row['head'],row['tail'],row['relation'],row['label'])
    start_node = Node("Person",name=row['head'])
    g.create(start_node)
    end_node = Node("Person",name=row['tail'])
    g.create(end_node)
    relation = Relationship(start_node,row['label'],end_node)
    g.create(relation)
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来到 http://localhost:7474/browser/查询所有人物：

MATCH(a:Person) 
RETURN a
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放大后可以更清晰看到关系：

我们可以用py2neo运行neo4j的命令：

g.run("match(p:Person {name:'林黛玉'})-[k:丫鬟]-(r)return p,k,r")
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