终于把movie知识图谱导入进来了，哈哈哈哈

最新推荐文章于 2025-12-26 18:27:14 发布

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#neo4j #知识图谱

首先停止数据库：

neo4j stop

然后导入neo4j.dump文件

./neo4j-admin database load --overwrite-destination=true --from-path=/cl/graphai/database_neo4j/neo4j-database-movies/data/ neo4j --verbose

再启动

neo4j start

浏览器访问http://127.0.0.1:7474/可以看到

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【知识图谱】dump文件导入neo4j图数据库桌面版

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初探Neo4j导入数据备份数据客户端操作导入csv文件指定csv文件格式使用命令行导入csv文件附录请读者参考上篇博文 Neo4j安装教程导入数据若开启服务，先在终端停止 Neo4j 服务 ./neo4j stop 接下来，下载射雕三部曲的数据库文件 wget https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1354/graph.db.dump 下载完将出现 graph.db.dump 文件：将数据库文件导入到 Neo4j 中首先进入neo4j 根目录下：

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Neo4j-电影图谱

diffiii

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查询电影在2018-2020上映的电影。–查询所有参与美人鱼的演员。–查询周星驰导演的所有电影。–查询所有人和电影的关系。–查询林允参演过的电影。

【Neo4j】一个movie的模板应用（Swagger UI）

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nvm use。

（一）知识图谱之知识建模

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知识建模是构建知识图谱的核心步骤，主要用于定义数据结构、实体类型、属性及关系。

（四）知识图谱之知识融合

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2399

在实际应用中，单一方法往往难以应对复杂的数据源差异（如命名歧义、属性缺失、语义多样性等），而混合方法通过融合不同技术，能够更灵活地处理各类对齐挑战。然后利用GNN模型，结合客户的地址、联系方式等属性，预测不同数据源中的客户是否为同一实体，解决“同一企业不同语言名称”（如“华为”与“Huawei”）的对齐问题。在电商平台的百万级商品对齐中，首先用预训练模型过滤掉90%的明确匹配/不匹配对，剩余10%的模糊对通过主动学习算法筛选出最具信息量的1%样本，由人工标注后用于微调模型，最终实现95%以上的对齐准确率。

（八）知识图谱之维护与更新

只有左边一个小酒窝的专栏

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2462

fill:#333;color:#333;color:#333;fill:none;是是否数据错误需求扩展数据监控有更新?增量抽取版本控制质量评估合格?更新知识图谱人工干预修正数据用户反馈收集问题分类触发审核流程调整知识建模知识图谱的维护是一个“动态监控-质量检测-人工干预-持续优化”的闭环过程，需结合自动化技术与人工经验，确保图谱始终准确、完整、可用。1. 维护流程核心环节与逻辑fill:#333;color:#333;color:#333;fill:none;是是。

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