我第一次建立关联图谱用的是R语言，通过写代码帮公安挖掘团伙犯罪，并用图形展示团伙之间的关联关系。
Cypher中的LOAD CSV命令允许我们指定一个文件路径、是否有头文件、不同的值定界符，以及Cypher语句，以便我们在图形中对这些表格数据进行建模。
本项目主要贡献源来自豆瓣爬虫（数据源）lanbing510/DouBanSpider、知识图谱引擎Agriculture_KnowledgeGraph、apple.turicreate中内嵌的推荐算法。 主要拿来做练习，数据来源可见lanbing510/DouBanSpider。
我想演示如何将Stack Overflow快速导入到Neo4j中。之后，您就可以通过查询图表以获取更多信息，然后可以在该数据集上构建应用程序。如果你愿意，我们有一个运行着的（只读）Neo4j服务器，其数据在这里提供。
数据连接：https://pan.baidu.com/s/1hwMy91DjohZ9yJXcA6GKMQ
https://github.com/qq547276542/Agriculture_KnowledgeGraph
####采用load 形式导入csv 本文使用的是windows下的neo4j browser，在导入数据之前，需要将EXCEL另存为CSV，如果有多个sheet，则需要分开单独存储
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在看到思知开源了1.4亿规模的中文知识图谱数据之后一直想试试对知识图谱的查询。奈何之前的服务器选购的是入门的1核2G学生认证的，不足以支持导入。
为什么要了解知识图谱、neo4j呢？前几天在会议上，领导说接下来我们部分将重点发力知识图谱的工作，解决业务域的问题，让每位同事都去了解下，等过段时间要做汇报工作，每位讲讲自己的学习心得，算是输出。
精选Python、SQL、R、MATLAB等相关知识，让你的学习和工作更出彩（可提供风控建模干货经验）。
上一篇已经讲解了如何下载、安装和配置，这一篇着重讲解下在配置完成后，如何启动、连接到web图形话洁面和停止。想要更好的实践来操作图数据库Neo4j，我们需要了解下图数据库neo4j的社区版本和企业版本呢的区别，避免踩坑太久。
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如果觉得写的好或对您有帮助，麻烦右边点个赞哦~~ 数据导入方案对比 neo4j-admin import 最快的方案 10s导入15w节点 Spark（同事） 0.5h, 50w节点 apoc导入hdfs里的csv文件 100w个节点数据0.5h导不完 CSV处理经验 源数据到CSV，注意将源数据中的英文，进行提前处理 字符串内部的引号不提前转义或过滤会引起导入错误 如： 的合法时间“为人特让他”发顺丰 被识别为三个字符串 hash不是唯一映射， 自增长ID可以解决唯一性
一般情况下，我们使用数据库查找事物间的联系的时候，只需要短程关系的查询（两层以内的关联）。当需要进行更长程的，更广范围的关系查询时，就需要图数据库的功能。
通过neo4j-admin方式导入的话，需要暂停服务，并且需要清除graph.db,这样才能导入进去数据。而且，只能在初始化数据时，导入一次之后，就不能再次导入。
安装一系列pip依赖： cd至项目根目录，运行 sudo pip3 install -r requirement.txt
match是匹配规则，(n)表示所有节点，语法要求加上小括号。 return n表示返回匹配到的所有节点
本次送书之前先给大家介绍我的好友周萝卜，他是一个非常有趣的人，经常使用python做一些骚操作！今天这篇文章就是他给大家带来的分享。下面是他的公众号，大家感兴趣的可以关注一下他哦！
在上篇文章里，我们从Joern入手大致介绍了CPG(Code Property Graph)的设计理念和简单逻辑
打开手机‘北京地铁’APP，输入起始点：霍营，终点：北京南站，发现系统给我们推荐了两条路线。 最短时间路线与最少换乘路线，并且分别给出了耗时与乘坐里程费。看到这里，不禁开启了靓仔疑问，假如给你地铁站相关数据，如何构建这样的关系网络呢？（尽量少写代码，毕竟我这个人懒的不行，花最少的功夫，整最炫的效果，咦）
最近有人问过我，每天一篇到底是在做什么，对知识这样共享表示不理解，其实我并不知道怎么回答这个问题，只能回答天性使然，惯性使然，三个字习惯了。
谈到图数据库，首先要聊聊“图”，这里的图不是计算机视觉、图像处理领域的图，而是图论中的图，它由节点和节点间的线组成，通常用来描述某些实体与它们之间的特定关系。下图就是一个典型的图示例，某企业网络设备拓扑和报警管理应用方案的示意图。
这部分数据包含在data目录下的stockpage压缩文件中，⾥面的每一个文件是以XXXXXX.html命名，其中XXXXXX是股票代码。这部分数据是由同花顺个股的⽹页爬取而来的，执行解压缩命令unzip stockpage.zip即可获取。比如对于600007.html，这部分内容来自于http://stockpage.10jqka.com.cn/600007/company/#manager
业务需要使用Neo4j出数据关系展示图，数据库里有2张表通过一个字段进行关联，数据量是90万和500万，关系量是150w；
参考链接：https://www.cnblogs.com/ljhdo/p/5521577.html
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随着知识图谱的发展，图数据库一词被越来越多的提到。那么到底什么是图数据库，为什么要用图数据库，如何去建设一个图数据库应用系统，图数据库与知识图谱到底是什么关系。今天为大家揭开神秘面纱，以Neo4j为例，浅析图数据库相关技术。 作者介绍：穆琼 中国农业银行研发中心，致力于AIOps的落地。 图数据库简介 谈到图数据库，首先要聊聊“图”，这里的图不是计算机视觉、图像处理领域的图，而是图论中的图，它由节点和节点间的线组成，通常用来描述某些实体与它们之间的特定关系。下图就是一个典型的图示例，某企业网络设备拓扑和报
本项目支持2D，3D知识图谱查询与可视化。知识图谱数据集Import2Neo4j文件夹中。
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说来惭愧，本科、研究生期间还没写过博客，正巧最近在写论文，想结合自己开发的项目来构思，于是就通过这篇博客记录一下使用Neo4j图数据库来做企业相似度查询的过程，方便以后参考。 这次外贸企业关系图谱的构建用到以前项目中测试库（Oracle）的数据，导入成csv格式后，再通过python的py2neo导入到neo4j中。 ———–由于数据涉及项目的私密信息，暂时就不分享出来了————
本文将带你用 neo4j 快速实现一个明星关系图谱，因为拖延的缘故，正好赶上又一年的4月1日，于是将文中的几个例子顺势改成了“哥哥”张国荣。正所谓“巧妇难为无米之炊”，本次爬取娱乐圈_专业的娱乐综合门户网站下属“明星”页的“更多明星”里所有9141条数据。
前两个部分尝试了一下neo4j和py2neo的基本语法，证实了图库在运维实体中实现的可行性，先对数据结构做了一下调整，在服务器节点上增加了label，主要用来区别数据库还是应用服务器，在访问关系中也增加了源和目标的label值，主要是考虑到数据库和应用还是有很大区别的，数据库可以是多个业务系统的数据库，数据库本省也存在RAC、Dataguard、VIP、物理IP、ScanIP等多个概念，目前还没完全构思好，暂且只是简单分一下类。
本文主要讲述如何使用数据导入工具 Nebula Graph Exchange 将数据从 Neo4j 导入到 Nebula Graph Database。在讲述如何实操数据导入之前，我们先来了解下 Nebula Graph 内部是如何实现这个导入功能的。
知识图谱存储方式主要包含资源描述框架(Resource Description Framework，RDF)和图数据库（Graph Database）。
图数据库有Neo4j和OrientDB，本文入门Neo4j，当前使用版本社区版本（neo4j-community-4.1.1）。
资深数据库专家，专研 MySQL 十余年。擅长 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等开源数据库相关的备份恢复、SQL 调优、监控运维、高可用架构设计等。目前任职于爱可生，为各大运营商及银行金融企业提供 MySQL 相关技术支持、MySQL 相关课程培训等工作。
https://www.injdk.cn/，根据自己需求下载，注意：社区版4.2.2需要jdk版本为jdk11
这个网站里有很多通用知识图谱。尤其是网站整合的ownthikhttps://kg.ownthink.com/还可以进行可视化检索。
Use the import tool 这篇教程提供了使用import tool的详细案例 当使用csv文件载入数据库时，为了能够创建节点之间的关系，每一个节点必须有一个独一无二的标识，节点ID。 关系通过连接两个节点之间的ID被创建，在下面的例子中，节点标识符作为属性存储在节点上。 节点标识符稍后可能对其他系统的交叉引用，可追溯性等感兴趣，但它们不是强制性的。 如果您不希望标识符在完成导入后保留，则不要在：ID字段中指定属性名称。
Java(TM) SE Runtime Environment (build 17.0.1+12-LTS-39)
图数据库常规的有：neo4j（支持超多语言）、JanusGraph/Titan（分布式）、Orientdb，google也开源了图数据库Cayley（Go语言构成）、PostgreSQL存储RDF格式数据。
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Neo4j是一个高性能的,NOSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎，但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中。Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎，该引擎具有成熟数据库的所有特性。程序员工作在一个面向对象的、灵活的网络结构下而不是严格、静态的表中——但是他们可以享受到具备完全的事务特性、企业级的数据库的所有好处。
图片来源:Daniel Lloyd Blunk-Fernández on Unsplash
其中 Key 是 String 并且 Value 可以使用任何 Neo4j 数据类型来表示。
备注：本文APOC是基于Neo4j3.5版本进行安装，原因在于本地电脑的Java版本为1.8
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