知识图谱系列之Neo4J

知识图谱系列之Neo4J

0.作者的话

1.安装Neo4J

2.运行Neo4J

3.Python操作Neo4J

3.1 py2neo安装

3.2 py2neo连接neo4j

3.3 清空数据库结点与边

3.4 py2neo创建结点

3.5 py2neo创建关系

3.6 调用

4.作者的话

0.作者的话

1.安装Neo4J

官网下载Neo4J的zip包，然后解压，将neo4j_path/bin配入path中，进入bin目录运行

neo4j.bat console

pip install py2neo==2.0.8

2.运行Neo4J

浏览器输入:http://localhost:7474，初始用户名与密码均为neo4j

3.Python操作Neo4J

3.1 py2neo安装

pip install py2neo

3.2 py2neo连接neo4j

frompy2neoimportGraph

def__init__(self):

# 建立连接

link = Graph("http://localhost:7474", username="neo4j", password="***")

self.graph=link

3.3 清空数据库结点与边

注意：此时会发现Property Keys未删除，要想删除只有找到你的数据库data/graph.db里面全部删除掉才可以。

3.4 py2neo创建结点

创建结点时会发现label需要传参，那么label到底是什么呢?

在neo4j中不存在表的概念，可以把label当作表，相当于在创建多个结点时，指定其为同一label，就类似于为这几个结点(关系型数据库中类似与字段)储存到一张表中。

为了更好的描述疾病、药物等的构建,参考以下ER图进行构建！

frompy2neoimportNode

defcreate_node(self):

# 疾病、临床表现、药物等结点定义

foreach_disindis_list:

dis_node=Node(dis_label,name=each_dis)

self.graph.create(dis_node)

foreach_cliincli_list:

cli_node = Node(cli_label, name=each_cli)

self.graph.create(cli_node)

foreach_sdefindrug_list:

drug_node = Node(dru_label, name=each_sdef)

self.graph.create(drug_node)

foreach_sdefinsdef_list:

sdef_node=Node(side_effect_label,name=each_sdef)

self.graph.create(sdef_node)

foreach_zdinzd_method_list:

zd_node=Node(diagnostic_label,name=each_zd)

self.graph.create(zd_node)

3.5 py2neo创建关系

一个难点：取结点操作

结点关系方法封装

frompy2neoimportRelationship

defcreate_Rel(self):

"""

建立关系

高血压疾病与临床表现之间的双向关系定义

:return:

"""

# 获取高血压与糖尿病结点，然后通过循环，建立这两个疾病与临床表现的关系

hyp_node = self.graph.find_one(

label=dis_label,

property_key="name",

property_value="高血压"

)

tnb_node = self.graph.find_one(

label=dis_label,

property_key="name",

property_value="糖尿病"

)

# 建立疾病与临床表现的关系

forcli_nameincli_list:

cli_node = self.graph.find_one(

label=cli_label,

property_key="name",

property_value=cli_name

)

hyp_to_cli = Relationship(hyp_node,'产生', cli_node)

self.graph.create(hyp_to_cli)

tnb_to_cli = Relationship(tnb_node,'产生', cli_node)

self.graph.create(tnb_to_cli)

# 建立疾病与诊断方法之间的关系

fordiag_nameinzd_method_list:

diag_node = self.graph.find_one(

label=diagnostic_label,

property_key="name",

property_value=diag_name

)

ifdiag_name=="血糖"anddiag_name=="血脂"anddiag_name=="胆固醇":

diag_to_dis = Relationship(diag_node,'辅助检查', tnb_node)

else:

diag_to_dis = Relationship(diag_node,'辅助检查', hyp_node)

self.graph.create(diag_to_dis)

# 建立疾病与药物关系

fordrug_nameindrug_list:

drug_node = self.graph.find_one(

label=dru_label,

property_key="name",

property_value=drug_name

)

ifdrug_name=="胰岛素"ordrug_name=="胰高血糖素":

drug_to_disease=Relationship(drug_node,'治疗',tnb_node)

else:

drug_to_disease= Relationship(drug_node,'治疗', hyp_node)

self.graph.create(drug_to_disease)

# 建立药物与副作用之间的关系

fordrug_nameindrug_list:

drug_node = self.graph.find_one(

label=dru_label,

property_key="name",

property_value=drug_name

)

forsdef_nameinsdef_list:

sdef_node = self.graph.find_one(

label=side_effect_label,

property_key="name",

property_value=sdef_name

)

ifdrug_name =="利尿药"andsdef_name =="尿酸升高":

drug_to_sdef = Relationship(drug_node,'引发', sdef_node)

self.graph.create(drug_to_sdef)

elifdrug_name =="钙拮抗药"andsdef_name =="血钾降低":

drug_to_sdef = Relationship(drug_node,'引发', sdef_node)

self.graph.create(drug_to_sdef)

elifdrug_name =="胰岛素"and(sdef_name =="恶心"orsdef_name =="呕吐"):

drug_to_sdef = Relationship(drug_node,'引发', sdef_node)

self.graph.create(drug_to_sdef)

elifdrug_name =="胰高血糖素"and(sdef_name =="头晕"orsdef_name =="眼花"):

drug_to_sdef = Relationship(drug_node,'引发', sdef_node)

self.graph.create(drug_to_sdef)

3.6 调用

上述代码全部封装在createBHPData类中，需要实例化对象，然后调用相应方法。

c=createBHPData()

c.clean_node()

c.create_node()

c.create_Rel()

最后,刷新浏览器版neo4j，然后就可以看到自己的图了。

4.作者的话