Neo4j安装部署及python连接neo4j操作
Neo4j安装部署及python连接neo4j操作
- Neo4j安装和环境配置
安装依赖库:
sudo apt-get install wget curl nano software-properties-common dirmngr apt-transport-https gnupg gnupg2 ca-certificates lsb-release ubuntu-keyring unzip -y
增加Neo4 GPG key:
curl -fsSL https://debian.neo4j.com/neotechnology.gpg.key | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/neo4j.gpg
添加Neo4j仓库:
echo “deb [signed-by=/usr/share/keyrings/neo4j.gpg] https://debian.neo4j.com stable latest” | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/neo4j.list
更新仓库源并安装Neo4j:
sudo apt-get update && sudo apt-get install neo4j -y
启用Neo4j;
sudo systemctl enable --now neo4j
允许外部连接:
sudo nano /etc/neo4j/neo4j.conf
修改内容:server.default_listen_address=0.0.0.0
重启服务:
sudo systemctl restart neo4j
修改系统Host文件:
sudo nano /etc/hosts
添加上主机的ip地址和主机名
访问主机或者服务器的7474端口,登陆neo4j

2.实现简单的图数据库
以Kaggle上的arXiv数据集(https://www.kaggle.com/datasets/Cornell-University/arxiv)为实验数据
下载后,文件默认为json文件(arxiv-metadata-oai-snapshot.json)

通过以下代码读取数据:

数据结构如下图所示:

将数据简化,留下id作为唯一索引,主要属性title、authors_parsed、categories:

考虑到数据庞大,测试采用在线版的Neo4j Sandbox,创建的链接可以保留3天
创建一个空白的sanbox,得到Bolt URL及其端口号:

利用python连接到Neo4j并将数据存储到数据库:

在数据库中创建约束,以确保节点不重复,并设置索引:
conn.query(‘CREATE CONSTRAINT papers IF NOT EXISTS FOR (p:Paper) REQUIRE p.id IS UNIQUE’)
conn.query(‘CREATE CONSTRAINT authors IF NOT EXISTS FOR (a:Author) REQUIRE a.name IS UNIQUE’)
conn.query(‘CREATE CONSTRAINT categories IF NOT EXISTS FOR (c:Category) REQUIRE c.category IS UNIQUE’)
创建三个函数,用于为类别和作者节点创建数据框架:

使用以下函数添加paper节点以及所有关系:

采用批处理将处理加载到neo4j中:

最后,在neo4j Sandbox中执行MATCH操作,得到graph,例如
MATCH (a:Author)-[:AUTHORED]->(p:Paper)-[:IN_CATEGORY]->(c:Category) RETURN a, p, c LIMIT 30

通过以下代码可以直接在python中进行和上面一样的MATCH查询,并返回结果:
query_string = '''
MATCH (a:Author)-[:AUTHORED]->(p:Paper)-[:IN_CATEGORY]->(c:Category) RETURN a, p, c LIMIT 30
'''
top_cat_df = pd.DataFrame([dict(_) for _ in conn.query(query_string)])
top_cat_df.head(20)
相关文章:
Neo4j安装部署及python连接neo4j操作
Neo4j安装部署及python连接neo4j操作 Neo4j安装和环境配置 安装依赖库: sudo apt-get install wget curl nano software-properties-common dirmngr apt-transport-https gnupg gnupg2 ca-certificates lsb-release ubuntu-keyring unzip -y 增加Neo4 GPG key&…...
一维时间序列信号的改进小波降噪方法(MATLAB R2021B)
目前国内外对于小波分析在降噪方面的方法研究中,主要有小波分解与重构法降噪、小波阈值降噪、小波变换模极大值法降噪等三类方法。 (1)小波分解与重构法降噪 早在1988 年,Mallat提出了多分辨率分析的概念,利用小波分析的多分辨率特性进行分…...
Java整合EasyExcel实战——3(上下列相同合并单元格策略)
参考:https://juejin.cn/post/7322156759443095561?searchId202405262043517631094B7CCB463FDA06https://juejin.cn/post/7322156759443095561?searchId202405262043517631094B7CCB463FDA06 准备条件 依赖 <dependency><groupId>com.alibaba</gr…...
dmdts连接kingbase8报错
dmdts连接kingbase报错 环境介绍1 人大金仓jdbc配置2 dmdts 人大金仓jdbc默认配置3 dmdts 修改jdbc配置4 达梦产品学习使用列表 环境介绍 dts版本 使用dmdts连接kingbase金仓数据库报错 无效的URL 对比jdbc连接串,修改配置解决 1 人大金仓jdbc配置 配置URL模版信息等 类名…...
【算法训练 day44 分割等和子集】
目录 一、分割等和子集-LeetCode 416思路实现代码1.二维dp代码2.一维dp代码 问题总结 一、分割等和子集-LeetCode 416 Leecode链接: leetcode 416 文章链接: 代码随想录 视频链接: B站 给你一个 只包含正整数 的 非空 数组 nums 。请你判断是否可以将这个数组分割成两个子集&…...
前端实习记录——git篇(一些问题与相关命令)
1、版本控制 (1)版本回滚 git log // 查看版本git reset --mixed HEAD^ // 回滚到修改状态,文件内容没有变化git reset --soft HEAD^ // 回滚暂存区,^的个数代表几个版本git reset --hard HEAD^ // 回滚到修改状态ÿ…...
XML Web 服务技术解析:WSDL 与 SOAP 原理、应用案例一览
XML Web服务是一种用于在网络上发布、发现和使用应用程序组件的技术。它基于一系列标准和协议,如WSDL、SOAP、RDF和RSS。下面是一些相关的内容: WSDL(Web服务描述语言):用于描述Web服务的基于XML的语言,定义…...
解析Java中1000个常用类:FunctionalInterface类,你学会了吗?
Java 8 引入了一系列新的特性和改进,其中之一便是函数式编程。函数式接口(Functional Interface)是函数式编程的核心概念之一。本文将深入探讨 FunctionalInterface 注解,介绍其用法、重要性,并通过示例展示如何在实际开发中应用函数式接口。 什么是函数式接口? 函数式…...
Kafka自定义分区器编写教程
1.创建java类MyPartitioner并实现Partitioner接口 点击灯泡选择实现方法,导入需要实现的抽象方法 2.实现方法 3.自定义分区器的使用 在自定义生产者消息发送时,属性配置上加入自定义分区器 properties.put(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG,&q…...
python移动文件
测试1(直接把B文件夹移动到了A里,成为了A的子文件夹) import os import shutil# 移动文件夹,B文件夹在当前目录没有了,跑到了A的子文件里 ## shutil.move(./example1/B/, ./example1/A/)测试2(B文件不动,将B文件里的所有的子文件夹移动到A内…...
eNSP学习——OSPF的DR与BDR
目录 相关命令 原理概述 实验内容 实验目的 实验拓扑 实验编址 实验步骤 1、基本配置 2、搭建基本的OSPF网络 3、查看默认情况下的DR/BDR状态 4、根据现网需求影响DR/BDR选举 相关命令 [R4]int g0/0/0 [R4-GigabitEthernet0/0/0]ospf network-type p2mp //在接…...
【文献阅读】应用人工智能在Simulink中开发软件
参考文献:《AI用于Simulink模型的降阶方法和应用场景》Mathworks在2024年MATLAB XEPO大会的演讲 文章目录: 1、模型框架 2、数据准备 3、AI建模 4、仿真和测试 5、部署应用 Tips:降阶模型(Reduced Order Modeling࿰…...
【计算机毕设】基于SpringBoot的房产销售系统设计与实现 - 源码免费(私信领取)
免费领取源码 | 项目完整可运行 | v:chengn7890 诚招源码校园代理! 1. 研究目的 随着房地产市场的发展和互联网技术的进步,传统的房产销售模式逐渐向线上转移。设计并实现一个基于Spring Boot的房产销售系统࿰…...
Docker 私有仓库部署和管理
目录 一、案例一 概述 二、案例一 前置知识点 2.1、什么是 Docker Compose 2.2、什么是 Consul 三、案例一 使用 docker Compose 搭建 Consul 集群环境 3.1、案例实验环境 3.2、案例需求 四、案例实施 4.1、Docker 网络通信 1)端口映射 2…...
大模型时代的具身智能系列专题(六)
UCSD 王小龙组 王小龙是UCSD电子与计算机工程系的助理教授。他曾在加州大学伯克利分校与Alexei Efros和Trevor Darrell一起担任博士后研究员,在CMU RI获得了机器人学博士学位,师从Abhinav Gupta。他的研究重点是通过视频和物理机器人交互数据来学习3D和…...
Pytorch入门需要达到的效果
会搭建深度学习环境和依赖包安装 使用Anaconda创建环境、在pytorch官网安装pytorch、安装依赖包 会使用常见操作,例如matmul,sigmoid,softmax,relu,linear matmul操作见文章torch.matmul()的用法 sigmoid࿰…...
数据结构的快速排序(c语言版)
一.快速排序的概念 1.快排的基本概念 快速排序是一种常用的排序算法,它是基于分治策略的一种高效排序算法。它的基本思想如下: 从数列中挑出一个元素作为基准(pivot)。将所有小于基准值的元素放在基准前面,所有大于基准值的元素放在基准后面。这个过程称为分区(partition)操作…...
数据结构基础篇(4)
十六.循环链表 概念 循环链表是一种头尾相接的链表(最后一个结点的指针域指向头结点,整个链表形成一个环)优点 从表任一结点出发均可找到表中其他结点判断终止 由于循环链表中没有NULL指针,所以涉及遍历操作时,终止条…...
使用cad绘制一个螺旋输送机
1、第一步,绘制一个矩形 2、使用绘图中的样条线拟合曲线,绘制螺旋线。 绘制时使用上下辅助线、阵列工具绘制多个竖线保证样条线顶点在同一高度。 3、调整矩形右侧的两个顶点,使其变形。 矩形1和矩形2连接时,使用blend命令&#…...
迭代器模式(行为型)
目录 一、前言 二、迭代器模式 三、总结 一、前言 迭代器模式(Iterator Pattern)是一种行为型设计模式,提供一种方法顺序访问一个聚合对象中各个元素,而又不暴露该对象的内部表示。总的来说就是分离了集合对象的遍历行为,抽象出…...
对WWDC 2025 Keynote 内容的预测
借助我们以往对苹果公司发展路径的深入研究经验,以及大语言模型的分析能力,我们系统梳理了多年来苹果 WWDC 主题演讲的规律。在 WWDC 2025 即将揭幕之际,我们让 ChatGPT 对今年的 Keynote 内容进行了一个初步预测,聊作存档。等到明…...
前端开发面试题总结-JavaScript篇(一)
文章目录 JavaScript高频问答一、作用域与闭包1.什么是闭包(Closure)?闭包有什么应用场景和潜在问题?2.解释 JavaScript 的作用域链(Scope Chain) 二、原型与继承3.原型链是什么?如何实现继承&a…...
多模态大语言模型arxiv论文略读(108)
CROME: Cross-Modal Adapters for Efficient Multimodal LLM ➡️ 论文标题:CROME: Cross-Modal Adapters for Efficient Multimodal LLM ➡️ 论文作者:Sayna Ebrahimi, Sercan O. Arik, Tejas Nama, Tomas Pfister ➡️ 研究机构: Google Cloud AI Re…...
第 86 场周赛:矩阵中的幻方、钥匙和房间、将数组拆分成斐波那契序列、猜猜这个单词
Q1、[中等] 矩阵中的幻方 1、题目描述 3 x 3 的幻方是一个填充有 从 1 到 9 的不同数字的 3 x 3 矩阵,其中每行,每列以及两条对角线上的各数之和都相等。 给定一个由整数组成的row x col 的 grid,其中有多少个 3 3 的 “幻方” 子矩阵&am…...
使用Matplotlib创建炫酷的3D散点图:数据可视化的新维度
文章目录 基础实现代码代码解析进阶技巧1. 自定义点的大小和颜色2. 添加图例和样式美化3. 真实数据应用示例实用技巧与注意事项完整示例(带样式)应用场景在数据科学和可视化领域,三维图形能为我们提供更丰富的数据洞察。本文将手把手教你如何使用Python的Matplotlib库创建引…...
JVM 内存结构 详解
内存结构 运行时数据区: Java虚拟机在运行Java程序过程中管理的内存区域。 程序计数器: 线程私有,程序控制流的指示器,分支、循环、跳转、异常处理、线程恢复等基础功能都依赖这个计数器完成。 每个线程都有一个程序计数…...
【C++进阶篇】智能指针
C内存管理终极指南:智能指针从入门到源码剖析 一. 智能指针1.1 auto_ptr1.2 unique_ptr1.3 shared_ptr1.4 make_shared 二. 原理三. shared_ptr循环引用问题三. 线程安全问题四. 内存泄漏4.1 什么是内存泄漏4.2 危害4.3 避免内存泄漏 五. 最后 一. 智能指针 智能指…...
Java 与 MySQL 性能优化:MySQL 慢 SQL 诊断与分析方法详解
文章目录 一、开启慢查询日志,定位耗时SQL1.1 查看慢查询日志是否开启1.2 临时开启慢查询日志1.3 永久开启慢查询日志1.4 分析慢查询日志 二、使用EXPLAIN分析SQL执行计划2.1 EXPLAIN的基本使用2.2 EXPLAIN分析案例2.3 根据EXPLAIN结果优化SQL 三、使用SHOW PROFILE…...
[拓扑优化] 1.概述
常见的拓扑优化方法有:均匀化法、变密度法、渐进结构优化法、水平集法、移动可变形组件法等。 常见的数值计算方法有:有限元法、有限差分法、边界元法、离散元法、无网格法、扩展有限元法、等几何分析等。 将上述数值计算方法与拓扑优化方法结合&#…...
字符串哈希+KMP
P10468 兔子与兔子 #include<bits/stdc.h> using namespace std; typedef unsigned long long ull; const int N 1000010; ull a[N], pw[N]; int n; ull gethash(int l, int r){return a[r] - a[l - 1] * pw[r - l 1]; } signed main(){ios::sync_with_stdio(false), …...
