知识图谱可视化——Neo4j (windows)

1、安装JDK环境；

2、安装neo4j；

3、快速使用neo4j自带示例；

4、导入自己的三元组（csv文件）

(一) 安装JDK环境

【notes】neo4j-4.*版本需要SDK11以及以上版本

因为上课需要，我在wins安装了JDK1.8，不想重新去改JDK版本，网上推荐可以安装neo4j-3.5.5版本。

jdk1.8和neo4j-3.5.5下载链接：

百度网盘请输入提取码

提取码： 228q

1）下载JDK1.8解压到 F:\Java，然后配置环境变量

2）环境变量配置【所有填写的路径请根据自己的情况修改】

系统变量 --> 新建

CLASS_PATH 值为 :,F:\Java\jdk1.8.0_51\lib

JAVA_HOME 值为 F:\Java\jdk1.8.0_51

系统变量 --> 找到Path --> 编辑

新建 F:\Java\jdk1.8.0_51\bin

到此，JAVA环境配置完成。

3）测试java：

win+R 输入 “cmd” 回车。然后在命令框输入 java -version，即可看到版本信息。

(二) 安装Neo4j-3.5.5

1）下载压缩包，解压(路径自己决定)

2）配置neo4j的环境变量

系统变量，新建 NEO4J_HOME 值为 F:\neo4j-community-3.5.5

系统变量，找到Path ，编辑，添加 F:\neo4j-community-3.5.5\bin

到此，neo4j和JAVA环境都配置完成。

3）测试neo4j

同时按win+R键，输入“cmd”，从命令框进入上面解压的neo4j文件路径，输入命令：

neo4j.bat console

出现上图所示，则表示成功安装，现在可通过浏览器访问：http://localhost:7474/ 进入图数据库系统。【默认登陆密码为：neo4j】

(三) 使用Neo4j

1)示例数据库的使用：

Example Graph --> Movie Graph ，然后点击运行，即可。里面提供了相关教程可以参考。

2）导入csv数据

一般在使用可视化工具都是想把自己的数据成果展示；neo4j可以用命令创建结点，关系等等，生成图谱。网上有很多命令的教程：NoSQL 简介 | 菜鸟教程

我今天主要是记录下如何用neo4j自带的import功能，批量导入csv里面的三元组。

拿到手的原始数据（txt或者csv），每行结构“头结点--关系--尾结点”：

python脚本将其处理成：带结点ID标识和结点标签的entity.csv；结点与结点对应关系triples.csv

#!/usr/bin/env python
# _*_ coding:utf-8 _*_import pandas as pd
import csv# 读取csv三元组文件
df = pd.read_csv('ori_triples.csv')
print(df.info())
print(df.head())# 或者读取txt三元组文件
# df_name = [":START_ID", "role", ":END_ID"]
# df = pd.read_table("ori_triples.txt", decimal="\t", names=df_name)# 去除重复实体表示
entity = set()
entity_h = df[':START_ID'].tolist()
entity_t = df[':END_ID'].tolist()
for i in entity_h:entity.add(i)
for i in entity_t:entity.add(i)
print(len(entity), entity)# 保存节点文件
csvf_entity = open("entity.csv", "w", newline='', encoding='utf-8')
w_entity = csv.writer(csvf_entity)
# 实体ID，要求唯一，名称，LABEL标签，可自己不同设定对应的标签
w_entity.writerow(("entity:ID", "name", ":LABEL"))
entity = list(entity)
entity_dict = {}
for i in range(len(entity)):w_entity.writerow(("e" + str(i), entity[i], "my_entity"))entity_dict[entity[i]] = "e" + str(i)
csvf_entity.close()# 生成关系文件，起始实体ID，终点实体ID，要求与实体文件中ID对应，:TYPE即为关系
df[':START_ID'] = df[':START_ID'].map(entity_dict)
df[':END_ID'] = df[':END_ID'].map(entity_dict)
df[":TYPE"] = df['role']
df.pop('role')
df.to_csv("triples.csv", index=False)

entity.csv内容：

triples.csv内容：

导入文件——覆盖原数据库

1a) 关闭neo4j运行的命令窗，然后进入neo4解压路径，删除下图路径中的graph.db文件：

导入文件——新增数据库

2a) 将下图路径中的配置文件neo4j.conf用记事本打开，修改dbms.active_database=****.db, 其中***表示你需要导入的数据库名称。

b) import命令导入：【进入neo4j安装的bin路径下】

新版本命令：

.\neo4j-admin.bat import --database graph.db --id-type string --nodes F:\\neo4j-community-3.5.5\\import\\entity.csv --relationships F:\\neo4j-community-3.5.5\\import\\triples.csv

旧版本命令：

.\neo4j-import.bat --into F:\\neo4j-community-3.5.5\\data\\databases\\graph.db --id-type string --nodes F:\\neo4j-community-3.5.5\\import\\entity.csv --relationships F:\\neo4j-community-3.5.5\\import\\triples.csv

【注】如果选择覆盖原数据库，命令中的graph.db不用修改；如果选择新建数据库，命令中的graph.db需要修改为你自己定义的****.db。

c) 打开neo4j服务，参照上面步骤中的“测试neo4j”版块，打开浏览器，查看Database Information是否出现我们刚刚导入的数据：

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