neo4j

create & Merge(创建节点，关系和属性) Neo4j使用CQL“CREATE”命令 创建没有属性的节点 使用属性创建节点 在没有属性的节点之间创建关系 使用属性创建节点之间的关系 为节点或关系创建单个或多个标签 Neo4j CQL创建一个没有属性的节点 Neo4j CQL“CREATE”命令用于创建没有属性的节点。 它只是创建一个没有任何数据的节点。 语法： CREATE (<node-name>:<label-name>) eg: create (person:Person) Neo4j CQL创建具有属性的节点 Neo4j CQL“CREATE”命令用于创建带有属性的节点。 它创建一个具有一些属性（键值对）的节点来存储数据。 语法： CREATE ( <node-name>:<label-name> { <Property1-name>:<Property1-Value> ........ <Propertyn-name>:<Propertyn-Value> } ) CREATE (dept:Dept { deptno:10,dname:"Accounting",location:"Hyderabad" }) Neo4j CQL - 合并 Neo4j使用CQL MERGE命令 - 创建节点，关系和属性 从数据库检索数据

转自： https://zhuanlan.zhihu.com/p/71128505 我们可能已经了解了很多机器学习和深度学习的算法，但是那似乎离我们心中的 “人工智能” 还很遥远。我们训练的模型，更像是一个具有统计知识的机器，从关联和概率的角度出发，试图在描述世界背后的 “真理”。然而，我们更希望的是，像人一样，具有分析和推理能力的机器智能。如果你问我，哪一种形式最接近我心中的 “人工智能”，我会说：知识图谱。 今天，就让我们来解决一个问题：什么是知识图谱？ 知识图谱 “考古史” 2012 年 5 月 17 日，Google 正式提出了 知识图谱（Knowledge Graph） 的概念，其初衷是为了优化搜索引擎返回的结果，增强用户搜索质量及体验。 假设我们想知道 “王健林的儿子” 是谁，百度或谷歌一下，搜索引擎会准确返回王思聪的信息，说明搜索引擎理解了用户的意图，知道我们要找 “王思聪”，而不是仅仅返回关键词为 “王健林的儿子” 的网页： 编者按：知乎文章《为什么需要知识图谱？什么是知识图谱？——KG的前世今生》是一个很好的入门文章，感兴趣可以进一步阅读： https://zhuanlan.zhihu.com/p/31726910 。《知识图谱的技术与应用（18版）》是一个更为全面和详细的介绍， https://zhuanlan.zhihu.com/p/38056557 。

知识图谱neo4j—利用python进行知识入库 知识图谱—利用python进行知识入库 作为一个写sql出生的菜鸡，在这里分享一下去年11月到12月之间研究的关于知识图谱的课题相关知识，由于客户的原因最终该项目没有继续进行下去，但是有些经验还是可以跟大家分享一下，理论知识就不说了，很多人已经有类似的分享了，这边分享一个我自己用python写的导入neo4j的脚本，能达到1秒入库4000条左右记录数据，话不多说，直接进入正题 数据准备 为了造假数据也是费尽了脑汁，就以在下比较喜欢的动漫作为主题吧（我可是要成为海贼王的男人~~） 船员信息表 create table kg_role_info ( name varchar2 ( 20 ) , age number , birth_address varchar2 ( 200 ) , target varchar2 ( 2000 ) ) name :姓名 age :年龄 birth_address:出生地 target:目标 海贼团成员表 create table kg_hzt_info ( hzt_name varchar2 ( 200 ) , member_name varchar2 ( 20 ) , role_name varchar2 ( 20 ) ) hzt_name:海贼团名称 member_name:成员姓名 role

编者按 数据烟囱、信息孤岛已成为政府、企业在数据应用中不可回避的问题，都在寻求各种方案打破现状，实现数据融合已成当务之急。百分点在经历多个大型数据集成项目洗礼后，已经达到了业界领先水平，通过利用动态知识谱图技术，将模型与数据进行解耦，在业务处于探索期或业务变化十分迅速的场景下，能够极大地提升数据集成的效率，解决海量数据动态集成的难题，并且能支持千万级、PB级的实时导入分析。 作者：倪路 在信息高速变化的时代，企业、政府对数据的认知是一个不断变化的过程。通常某个数据集成项目的初期，客户与集成方对数据、业务的认知都是不全面的，比如今天提供了人口库的数据，明天提供车辆数据、后天又提供了卡口数据…… 在这种场景下，如果利用常规的数据集成实现手段，就要调整表结构、改写ETL任务代码、删除已经集成过的数据，并重新进行数据集成。但这在大规模数据集成的场景下，几乎是不能接受的，比如已经集成数百张表、入库10PB数据，如果要重新进行一遍集成，可能需要数以月记。这时，具备数据动态集成的能力就十分重要了。 因此，如何在海量数据之上将动态的数据进行关联融合，同时满足融合快速、融合无信息丢失等业务要求，并将新增的数据快速融入到当前的图谱中，不间断提供知识服务是目前的业界难题。 基于动态知识图谱的数据集成实现方案 常规的数据集成方案通常有以下痛点： 1.只能针对特定行业的数据进行集成

本文内容源自 medium文章 A Knowledge Graph understanding and implementation tutorial for beginners[1] 目录 什么是知识图谱？ 如何搭建一个简单的知识图谱？ 什么是知识图谱？ 知识图谱的内容通常以三元组形式存在， Subject-Predicate-Object (spo)。 举个栗子： Leonard Nimoy was an actor who played the character Spock in the science-fiction movie Star Trek 对上面的句子可以抽取到如下三元组： 以知识图谱形式可以表示为： 上述由节点和关系组成的图，就是一个简单的知识图谱。 如何搭建一个简单的知识图谱？ 可以分为以下两大步骤： 知识提取 信息抽取，获取三元组 实体识别、实体链接、实体消歧(Disambiguation)、实体统一(Entity Resolution) 图构建 存储 查询 知识提取步骤是构建知识图谱的关键，三元组可以通过依存分析得到。 动手构建一个简单知识图谱 此处只显示代码执行过程与结果，完整代码请见 github . 1. 三元组提取 借助spacy inputText = 'Startup companies create jobs and innovation.