知识图谱介绍以及Neo4j+Python图结构数据库使用案例

• 一、数据结构
• 二、上传数据
• 三、清空数据库
• 项目数据和代码

  Neo4j是一个世界领先的开源的基于图的数据库。其语言操作简单直观，本文假设你已经安装好Neo4j数据库，并对知识图谱有一定的了解。Neo4j数据库的查询语言为CQL，其代表Cypher查询语言。 像Oracle数据库具有查询语言SQL，Neo4j具有CQL作为查询语言。你可以访问（https://www.w3cschool.cn/neo4j/neo4j_cql_introduction.html）学习Cypher查询语言。

  本文将使用Python结合Cypher语言对Neo4j数据库进行操作，在上一篇文章中：基于Brat标注数据集的python包network网络构建和搜索，我们使用network进行替代处理，在学习本文后，可以直接使用快捷方便的Neo4j数据库。

一、数据结构

  首先将数据放在表格中，每一行数据为“头实体”、“头实体类别”、“头尾实体关系”、“尾实体类别”、“尾实体”，如图：

  你可以将数据构造成这样的结构，我们为你提供了一项非常便捷的工具：“实体关系标注软件” (或者访问博客主页查找)，该软件可以快速的帮助你将文本构造成5元组形式，以及字符标签一对一的形式，并提供了许多便捷之处。

二、上传数据

1、连接数据库

#----打开数据库-----
from py2neo import Node, Relationship, Graph, NodeMatcher, RelationshipMatcher,Subgraph
graph = Graph("http://localhost:7474/", auth=("neo4j", "替换为你的密码"))

2、读取数据

path = r"C:\Users\DELL\data\5501-6000_input_pre_5元组.csv"file = open(path,'r',encoding = 'utf-8').readlines()con = list()
zh = ['病名','病症','其它','药名','诊断方案','治疗方案','包含','治疗','危险因素','辅助诊断','特征','并发','别名','作用','条件','诊断']

3、上传数据

for j in file:try:a = j.replace("\t","").strip('\n').split(",")# a = [eval(i) for i in a] #引号里面有引号-两对引号a = [i for i in a] #只有一对引号if (a[1] not in zh) or (a[2] not in zh) or (a[3] not in zh):continue#['甲状腺功能亢', '病名', '治疗', '其它', 'HCV感染患者']con.append(a)except:continue# print(a)for j in con:try:selector = NodeMatcher(graph) #创建图，实质上为句柄# ---创建头实体节点---entity1 = selector.match(j[1], name = j[0]) #检索是否存在头实体节点if len(list(entity1)) == 0: #不存在头实体节点，则创建头实体entity1_node = Node(j[1], name = j[0])graph.create(entity1_node) #创建头实体else: #存在头实体节点，跳过pass# ---创建尾实体节点---entity3 = selector.match(j[3], name = j[4])if len(list(entity3)) == 0: #不存在尾实体节点，则创建entity3_node = Node(j[3], name = j[4])graph.create(entity3_node)else: #存在节点，跳过pass#将两虚点建立关系e1_node = graph.nodes.match(j[1], name = j[0]).first()e2_node = graph.nodes.match(j[3], name = j[4]).first()e12 = Relationship(e1_node, j[2], e2_node)graph.create(e12)except:continueprint("ok1")

4、查看结果。打开neo4j端口，可以看到下图结果：

三、清空数据库

  Neo4j是非结构化的数据库，不同于结构化的数据库有分区分表的思想。Neo4j数据库是将所有的数据，不论这些数据是否来自于哪里，及时它们毫无相关，都放在同一个库中。

  倘若需要清空该库，可以使用：

#----打开数据库-----
from py2neo import Node, Relationship, Graph, NodeMatcher, RelationshipMatcher,Subgraph
graph = Graph("http://localhost:7474/", auth=("neo4j", "替换为你的密码"))#----删除所有内容-----
graph.delete_all()

项目数据和代码

以下任意方式均可：
1、文末评论，或者私信留言你的邮箱，博主定期回复。
2、点击：GitHub-neo4j（或者访问：https://github.com/chenyiadam/python_neo4j.git）进行下载。