知识图谱构建-Neo4j的安装与环境配置

本文详细介绍了在Windows 10上安装和配置Neo4j的过程,包括安装Java JDK、下载并安装Neo4j社区版、设置系统环境变量以及启动Neo4j服务。此外,还提到了如何通过CQL进行基本操作,并提供了官方文档链接以供进一步学习。

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目录

一、知识图谱

二、Neo4j简介

三、Neo4j安装及配置

1.安装Java JDK

2.下载安装Neo4j

3.创建系统环境变量

4.Neo4j的启动

四、Neo4j的CQL操作

五、参考资料


一、知识图谱

        知识图谱(Knowledge Graph),在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图,是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形,使用可视化技术描述知识资源及其载体,挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。

二、Neo4j简介

        Neo4j是一个高性能的,NOSQL图形数据库,它将结构化数据存储在网络上而不是表中。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎,但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中。Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎,该引擎具有成熟数据库的所有特性。

三、Neo4j安装及配置

        我的环境是win10。因此下文介绍在win10上的安装。

1.安装Java JDK

        首先要安装java,它由Java语言发展而来。我安装的是最新Neo4j-4.4.4版本,所以我们需要下载jdk11来适配它(一定得是jdk11,最新版本的jdk不适配)。官网下载jdk包如下:Java Downloads | Oracle

2.下载安装Neo4j

      从官网下载社区版安装包(community免费),解压后,其主要功能文件夹如下:

 bin目录:用于存储Neo4j的可执行程序;

 conf目录:用于控制Neo4j启动的配置文件;

 data目录:用于存储核心数据库文件;

 plugins目录:用于存储Neo4j的插件;

其官方下载地址:Neo4j Download Center - Neo4j Graph Data Platform

3.创建系统环境变量

        进入电脑的控制面板,进去系统菜单栏,选择左边的高级系统设置

         

进入环境变量,我们进行环境变量的设置,在系统变量栏进行新建系统变量。在变量值处添加自己JDK和NEO4J所在文件夹的路径。

    

确定保存完,点击Path,编辑->新建,输入下图二

环境就此配置好了。

4.Neo4j的启动

        进入cmd控制界面,然后进入到自己的NEO4J的bin目录下,输入neo4j,然后其会展示一些neo4j的命令。

先进行neo4j install-service操作,安装控制服务台,然后在进行neo4j start命令打开。

  

  

然后打开上图所说网址。第一次进入需要注册,其密码初始是:neo4j

    

四、Neo4j的CQL操作

        官方文档网址如下:Neo4j CQL - 创建。在其Favorites中,有example,可以运行,其效果如下图所示。

  

  

  

五、参考资料

Neo4j安装及简单使用_vivian_ll的博客-优快云博客_neo4j安装教程

Neo4j教程

手把手教你快速入门知识图谱 - Neo4J教程_哔哩哔哩_bilibili

     

        

### 使用 Neo4j 构建知识图谱的实际操作代码 Neo4j 是一种流行的图形数据库,广泛用于构建和管理知识图谱。以下是基于 Graph Store 的定义以及实际应用中的代码示例。 #### 创建节点和关系 在 Neo4j 中,可以通过 Cypher 查询语言创建节点和关系。以下是一个简单的例子: ```cypher // 创建两个节点并建立关系 CREATE (person1:Person {name: 'Alice', age: 30}), (person2:Person {name: 'Bob', age: 25}), (person1)-[:KNOWS]->(person2); ``` 上述代码片段展示了如何通过 `CREATE` 关键字来定义两个具有属性的节点,并使用 `-[:RELATIONSHIP_TYPE]->` 来指定它们之间的关系[^1]。 #### 加载外部数据到 Neo4j 为了更高效地处理大规模数据集,可以利用 CSV 文件加载数据至 Neo4j 数据库中。下面是一段脚本,展示如何导入包含人员及其联系信息的数据文件: ```cypher // 假设有一个名为 people.csv 和 relationships.csv 的文件 LOAD CSV WITH HEADERS FROM 'file:///people.csv' AS row CREATE (:Person {id: toInteger(row.id), name: row.name, age: toInteger(row.age)}); LOAD CSV WITH HEADERS FROM 'file:///relationships.csv' AS relRow MATCH (a:Person {id: toInteger(relRow.from_id)}) MATCH (b:Person {id: toInteger(relRow.to_id)}) CREATE (a)-[:KNOWS {since: toInteger(relRow.since)}]->(b); ``` 此部分说明了如何借助 `LOAD CSV` 功能读取结构化数据源,并将其映射成图模型的一部分。 #### 执行路径查询 一旦完成了基本的知识表示存储之后,则可执行复杂的模式匹配查找特定条件下的连接情况或者统计分析等功能。例如计算两个人之间最短距离: ```cypher MATCH path = shortestPath((p1:Person{name:'Alice'})-[*..15]-(p2:Person{name:'Charlie'})) RETURN path; ``` 这里运用到了 `shortestPath()` 函数去发现任意两位个体间的最小跳数关联链路。 ---
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