关于程序员:知识图谱组队学习笔记-D1用Windows-Neo4j-Destop-搭建简易知识图谱

学习工夫：7Days

学习进度：1/7

学习指标：Datawhale 常识图谱组队学习之 Task 1 常识图谱介绍

常识图谱：就是语义网络的知识库（Google 2012 - 至今）

图（Graph）：是由节点（Vertex）和边（Edge）来形成，多关系图个别蕴含多种类型的节点和多种类型的边。

图的举例：

节点 Vertex——示意实体：人名，地名，公司，药物
边 Edge——示意关系：敌人，坐落于，子公司，衍生药物

Schema：限定待退出常识图谱数据的格局；相当于某个畛域内的数据模型，蕴含了该畛域内有意义的概念类型以及这些类型的属性

Schema 的举例：

电影 Schema，中央商业 Schema

常识图谱是人工智能很重要的一个分支, 人工智能的指标为了让机器具备像人一样感性思考及做事的能力 -> 在符号主义的引领下，常识工程（核心内容即建设专家系统）获得了突破性的停顿 -> 在整个常识工程的分支下，常识示意是一个十分重要的工作 -> 而常识图谱又恰好是常识示意的重要一环

对于垂直畛域的常识图谱，数据起源有 2 种：

sequenceDiagram
    数据源 ->>+ 数据: 业务自身数据（结构化）数据源 ->>+ 数据: 网络上公开、抓取的数据（非结构化）

难点在于 解决非结构化数据，须要自然语言解决

实体命名辨认（Name Entity Recognition）——NER
- 提取出“Virgil’s BBQ”，并标记实体类型为“Restarant”
- 提取实体“NYC”，并标记实体类型为“Location”
关系抽取（Relation Extraction）——RE
- 实体“hotel”和“Hilton property”之间的关系为“in”
- “hotel”和“Time Square”的关系为“near”
实体对立（Entity Resolution）——ER
- “NYC”和“New York”指向同一个实体，须要合并
指代消解（Coreference Resolution）
- “it”,“he”,“she”这些词指向“hotel”实体

常识图谱次要有两种存储形式：

一种是基于 RDF 的存储；
另一种是基于图数据库的存储。

区别	图数据库	RDF
设计准则	高效的图查问及图搜寻	易公布，易共享
存储形式	存储三元组（Triple）	以图为表现形式
是否蕴含属性	No	Yes

Neo4j 零碎目前仍是使用率最高的图数据库

neo4j 是一个图数据库，专门存储图构造，图的定义

Cypher 是 Neo4J 的申明式图形查询语言，相似于传统数据库的 SQL

官网

我在这里下载的是 Windows 版：Neo4j Desktop

创立一个用于练习的图数据库 Exercise Graph Database，点击 start 开始运行

而后在浏览器中输出 http://127.0.0.1:7474/browser/，进入 Web 界面
- 此时能够进行各项配置、写入、查问等操作，还有可视化性能
- Web 界面最上方是可交互的输入框
或者点击 Neo4j Desktop 的 Graph Apps，而后再点击 Neo4j Browser，也能进入 Web 界面（我用了这种办法）

这里要理解下 Neo4j Cypher 查询语言

这个查询语言蕴含以下几个显著的局部：

START：在图中的开始点，通过元素的 ID 或所以查找取得

MATCH：图形的匹配模式，解放于开始点

WHERE：过滤条件

RETURN：返回所须要的

具体语法能够理解 Neo4j 教程 – 5 详解 Cypher 语法

创立一个人物节点：

CREATE (n:Person {name:'John'}) RETURN n

创立更多的人物节点：(此时曾经创立了 6 个工作节点)

  CREATE (n:Person {name:'Sally'}) RETURN n;
  CREATE (n:Person {name:'Steve'}) RETURN n;
  CREATE (n:Person {name:'Mike'}) RETURN n;
  CREATE (n:Person {name:'Liz'}) RETURN n;
  CREATE (n:Person {name:'Shawn'}) RETURN n;

显示以后的人物节点，能够看到有 6 个人物（这行代码超罕用）
```
MATCH (n) RETURN n
```

创立 6 个地区节点（此时有 6 个人物节点 6 个地区节点）

  CREATE (n:Location {city:'Miami', state:'FL'})
  CREATE (n:Location {city:'Boston', state:'MA'})
  CREATE (n:Location {city:'Lynn', state:'MA'})
  CREATE (n:Location {city:'Portland', state:'ME'})
  CREATE (n:Location {city:'San Francisco', state:'CA'})

在敌人之间减少 FRIENDS 关系（LIz 和 MIke 是个好基友）
Note：

MERGE 的用法如下：
- 对不存在的节点创立，存在的节点返回。
  merge (robert:Critic) return robert,labels(robert);
- 单个属性节点：merge (charlie {name:”Charlie”,age:10}) return charlie;
- 带标签和属性的单个节点：merge (michel:Person {name:”michelDoug”}) return michel;
- 如果要创立节点就设置属性：merge on create
  merge (keanu:Person {name:”Keanu”}) on create set keanu.created=timestamp() return keanu;
[] 即为关系，FRIENDS 为关系的类型
–> 有方向，示意是从 a 到 b 的关系

  MATCH (a:Person {name:'Liz'}), 
        (b:Person {name:'Mike'}) 
  MERGE (a)-[:FRIENDS]->(b)

给 shawn 和 Sally 的 FRIEND 关系增加属性

  MATCH (a:Person {name:'Shawn'}), 
        (b:Person {name:'Sally'}) 
  MERGE (a)-[:FRIENDS {since:2001}]->(b)

给更多的好基友增加 FRIEND 属性，给结婚的敌人增加 MARIED 属性

  MATCH (a:Person {name:'Shawn'}), (b:Person {name:'John'}) MERGE (a)-[:FRIENDS {since:2012}]->(b)；MATCH (a:Person {name:'Mike'}), (b:Person {name:'Shawn'}) MERGE (a)-[:FRIENDS {since:2006}]->(b)；MATCH (a:Person {name:'Sally'}), (b:Person {name:'Steve'}) MERGE (a)-[:FRIENDS {since:2006}]->(b)；MATCH (a:Person {name:'Liz'}), (b:Person {name:'John'}) MERGE (a)-[:MARRIED {since:1998}]->(b)；

创立人物与出生地之间的关系BORN_IN

  MATCH (a:Person {name:'John'}), (b:Location {city:'Boston'}) MERGE (a)-[:BORN_IN {year:1978}]->(b)；MATCH (a:Person {name:'Liz'}), (b:Location {city:'Boston'}) MERGE (a)-[:BORN_IN {year:1981}]->(b)；MATCH (a:Person {name:'Mike'}), (b:Location {city:'San Francisco'}) MERGE (a)-[:BORN_IN {year:1960}]->(b)；MATCH (a:Person {name:'Shawn'}), (b:Location {city:'Miami'}) MERGE (a)-[:BORN_IN {year:1960}]->(b)；MATCH (a:Person {name:'Steve'}), (b:Location {city:'Lynn'}) MERGE (a)-[:BORN_IN {year:1970}]->(b)；

TIPS:

同时创立人物节点和 FRIEND 关系
  CREATE (a:Person {name:'Todd'})-[r:FRIENDS]->(b:Person {name:'Carlos'}

查问下所有在 Boston 出世的人物

  MATCH (a:Person)-[:BORN_IN]->(b:Location {city:'Boston'}) RETURN a,b

查问所有对外有关系的节点

  MATCH (a)--() RETURN a

查问所有有关系的节点

  MATCH (a)-[r]->() RETURN a.name, type(r)

查问所有对外有关系的节点，以及关系类型

  MATCH (a)-[r]->() RETURN a.name, type(r)

查问所有有结婚关系的节点

  MATCH (n)-[:MARRIED]-() RETURN n

查找某人的敌人的敌人

  MATCH (a:Person {name:'Mike'})-[r1:FRIENDS]-()-[r2:FRIENDS]-(friend_of_a_friend) RETURN friend_of_a_friend.name AS fofName

Note：

Set:

用于更新一个节点和关系的标签或属性。
create (n { name: ‘Andres’}) ;

MATCH (n { name: ‘Andres’}) SET n.surname = ‘Taylor’ RETURN n;

删除属性：MATCH (n { name: ‘Andres’}) SET n.name = NULL RETURN n

在节点和关系之间复制属性：MATCH (at { name: ‘Andres’}),(pn { name: ‘Peter’}) SET at = pn RETURN at, pn;

从 map 增加属性：MATCH (peter { name: ‘Peter’}) SET peter += {hungry: TRUE , position: ‘Entrepreneur’}

设置多个属性：MATCH (n { name: ‘Andres’}) SET n.position = ‘Developer’, n.surname = ‘Taylor’

在节点上加标签：MATCH (n { name: ‘Stefan’}) SET n :German RETURN n
MATCH (n { name: ‘Emil’}) SET n :Swedish:Bossman RETURN n

DELETE：

删除节点和关系

删除单个节点：MATCH (n:Useless) DELETE n;

删除节点和连贯它的关系：MATCH (n { name: ‘Andres’})-[r]-() DELETE n, r

删除所有节点和关系：MATCH (n) OPTIONAL MATCH (n)-[r]-() DELETE n,r

REMOVE：

删除标签和属性

删除属性：MATCH (andres { name: ‘Andres’}) REMOVE andres.age RETURN andres;

删除节点的标签：MATCH (n { name: ‘Peter’}) REMOVE n:German RETURN n;

删除多重标签：MATCH (n { name: ‘Peter’}) REMOVE n:German:Swedish RETURN n

减少 / 批改节点的属性

  MATCH (a:Person {name:'Liz'}) SET a.age=34
  MATCH (a:Person {name:'Shawn'}) SET a.age=32
  MATCH (a:Person {name:'John'}) SET a.age=44
  MATCH (a:Person {name:'Mike'}) SET a.age=25

删除节点的属性

  MATCH (a:Person {name:'Mike'}) SET a.test='test'
  MATCH (a:Person {name:'Mike'}) REMOVE a.test
  MATCH (a:Location {city:'Portland'}) DELETE a
  MATCH (a:Person {name:'Todd'})-[rel]-(b:Person) DELETE a,b,rel

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什么是常识图谱，Graph，schema

常识图谱的价值

构建常识图谱

数据源：

信息抽取的难点

构建常识图谱须要的技术

常识图谱的存储

Neo4j 实际

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创立图数据库

简略理解 Cypher 查询语言

创立节点

创立关系

创立出生地关系

图数据库查问

删除和批改

参考文档