Neo4j入门(六)从计算节点的出度、入度开始

本文介绍了如何使用Cypher语句在Neo4j中查询电影知识图谱的节点出度、入度,匹配多关系、不同类型节点,以及带有条件的度量和排序。通过实例展示了如何揭示电影图谱中的有趣事实。

  本文将会介绍一些较高级的Neo4j查询Cypher语句,先从计算节点的出度、入度开始。
  在此之前,我们先构建一个简单的电影知识图谱。

图谱构建

  我们将构建一个IMDB排名前250的电影知识图谱,其数据来源可访问网址:https://www.imdb.cn/imdb250/6,电影数据示例如下:
示例电影数据
  其中节点的Schema如下:

节点类型 属性
Movie name,language,releaseDate,minutes
Person name
Country name
Genre name

其中Movie为电影节点,Person为人物节点,包含导演、编剧、主演,Country为国家或地区,Genre为电影类型。关系Schema如下:

头结点 尾结点 关系 备注
Movie Person director 电影的导演
Movie Person editor 电影的编剧
Movie Person actor 电影的主演
Movie Country country 电影所属国家或地区
Movie Genre has 电影类型

根据上述数据源及Schema,我们构建的电影图谱示例如下:

电影图谱示例

Cypher查询

  1. 查询节点的出度、入度

  首先我们查询某个节点的出度,比如我们想知道肖申克的救赎的出度(即有多少关系以该节点为头结点),则可以使用如下查询语句:

match (n:Movie{name: '肖申克的救赎'}) with n, size((n)-<
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