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手把手教学构建证券常识图谱 / 知识库（含码源）：网页获取信息、设计图谱、Cypher 查问、Neo4j 关系可视化展现
demo 展现：
- 代码构造
stock-knowledge-graph/
├── __init__.py
├── extract.py # extract html pages for executives information
├── stock.py # get stock industry and concept information
├── build_csv.py # build csv files that can import neo4j
├── import.sh
├── data
│ ├── stockpage.zip
│ ├── executive_prep.csv
│ ├── stock_industry_prep.csv
│ ├── stock_concept_prep.csv
│ └── import # import directory
│ ├── concept.csv
│ ├── executive.csv
│ ├── executive_stock.csv
│ ├── industry.csv
│ ├── stock.csv
│ ├── stock_concept.csv
│ └── stock_industry.csv
├── design.png
├── result.txt
├── img
│ ├── executive.png
│ └── executive_detail.png
├── import.report
├── README.md
└── requirements.txt码源下载见文末跳转
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1. 数据源
本我的项目须要用到两种数据源：一种是公司董事信息，另一种是股票的行业以及概念信息。
-
公司董事信息
这部分数据蕴含在
data目录下的stockpage压缩文件中，⾥面的每一个文件是以XXXXXX.html命名，其中XXXXXX是股票代码。这部分数据是由同花顺个股的⽹页爬取而来的，执行解压缩命令unzip stockpage.zip即可获取。比方对于600007.html，这部分内容来自于 http://stockpage.10jqka.com.cn/600007/company/#manager -
股票行业以及概念信息
这部分信息也能够通过⽹上公开的信息失去。在这里，咱们应用 Tushare 工具来取得，具体细节见之后具体的工作局部。
2. 从⽹页中抽取董事会的信息
在咱们给定的 html 文件中，须要对每一个股票 / 公司抽取董事会成员的信息，这部分信息包含董事会成员“姓名”、“职务”、“性别”、“年龄”共四个字段。首先，姓名和职务的字段来自于：
在这里总共有 12 位董事成员的信息，都须要抽取进去。另外，性别和年龄字段也能够从下附图里抽取进去：
最初，生成一个 executive_prep.csv文件，格局如下：
| 高管姓名 | 性别 | 年龄 | 股票代码 | 职位 |
|---|---|---|---|---|
| 朴明志 | 男 | 51 | 600007 | 董事⻓ / 董事 |
| 高燕 | 女 | 60 | 600007 | 执⾏董事 |
| 刘永政 | 男 | 50 | 600008 | 董事⻓ / 董事 |
| ··· | ··· | ··· | ··· | ··· |
注：倡议表头最好用相应的英文示意。
3. 获取股票行业和概念的信息
分类数据_提供股票的分类信息数据，从股票类型的不同角度进行数据分类，在一些统计套利办法的利用中，时常会以股票的分类来做切入，比方对某些行业或概念进行阶段统计来决定近期的交易策略等。TuShare 提供的分类数据次要包含以下类别：
- 行业分类
- 概念分类
- 地区分类
- 中小板分类
- 创业板分类
- 危险警示板分类
- 沪深 300 成份股及权重
- 上证 50 成份股
- 中证 500 成份股
- 终止上市股票列表
- 暂停上市股票列表
- 行业分类
在事实交易中，常常会按行业统计股票的涨跌幅或资金进出，本接口依照 sina 财经对沪深股票进行的行业分类，返回所有股票所属行业的信息。思考到是一次性在线获取数据，调用接口时会有肯定的延时，请在数据返回后自行将数据进行及时存储。sina 财经提供的行业分类信息大抵如下图所示：
返回值阐明：
- code：股票代码
- name：股票名称
- c_name：行业名称
对于这部分信息，咱们能够利⽤工具 Tushare 来获取，官网为 http://tushare.org/，应用 pip 命令进行装置即可。下载完之后，在 python 里即可调用股票行业和概念信息。参考链接：http://tushare.org/classifying.html#id2
通过以下的代码即可取得股票行业信息，并把返回的信息间接存储在 stock_industry_prep.csv 文件里。
import tushare as ts
df = ts.get_industry_classified()
# TODO 保留到 "stock_industry_prep.csv"相似的，能够通过以下代码即可取得股票概念信息，并把它们存储在 stock_concept_prep.csv 文件里。
df = ts.get_concept_classified()
# TODO 保留到“stock_concept_prep.csv”4. 设计常识图谱
设计一个这样的图谱：
- 创立“人”实体，这个人领有姓名、性别、年龄
- 创立“公司”实体，除了股票代码，还有股票名称
- 创立“概念”实体，每个概念都有概念名
- 创立“行业”实体，每个行业都有⾏业名
- 给“公司”实体增加“ST”的标记，这个由 LABEL 来实现
- 创立“人”和“公司”的关系，这个关系有董事长、执行董事等等
- 创立“公司”和“概念”的关系
- 创立“公司”和“行业”的关系
设计后果如下：
注：实体名字和关系名字须要易懂，对于上述的要求，并不一定存在惟一的设计，只有可能笼罩下面这些要求即可。“ST”标记是⽤用来刻画⼀个股票重大亏损的状态，这个能够从给定的股票名字前缀来判断，背景常识可参考百科 ST 股票，“ST”股票对应列表为[‘*ST’, ‘ST’, ‘S*ST’, ‘SST’]。
ST 股票，意即“特地解决”的股票。该政策针对的对象是呈现财务状况或其余情况异样的。1998 年 4 月 22 日，沪深交易所发表，将对财务状况或其它情况出现异常的上市公司股票交易进行特地解决（Special Treatment），因为“特地解决”，在简称前冠以 ST，因而这类股票称为 ST 股。
5. 创立能够导⼊ Neo4j 的 csv 文件
在前两个工作里，咱们曾经别离生成了 executive_prep.csv, stock_industry_prep.csv, stock_concept_prep.csv，但这些文件不能间接导入到 Neo4j 数据库。所以须要做⼀些解决，并生成可能间接导入 Neo4j 的 csv 格局。
咱们须要生成这⼏个文件：executive.csv, stock.csv, concept.csv, industry.csv, executive_stock.csv, stock_industry.csv, stock_concept.csv。对于格局的要求，请参考：https://neo4j.com/docs/operations-manual/current/tutorial/imp…
6. 利用下面的 csv 文件生成数据库
neo4j_home$ bin/neo4j-admin import --id-type=STRING --nodes executive.csv --nodes stock.csv --nodes concept.csv --nodes industry.csv --relationships executive_stock.csv --relationships stock_industry.csv --relationships stock_concept.csv这个命令会把所有的数据导入到 Neo4j 中，数据默认寄存在 graph.db 文件夹里。如果 graph.db 文件夹之前曾经有数据存在，则能够抉择先删除再执行命令。
把 Neo4j 服务重启之后，就能够通过 localhost:7474 察看到常识图谱了。
留神：这些 csv 要放到 ~/.config/Neo4j Desktop/Application/neo4jDatabases/database-xxxx/installation-4.0.4 下，即与 bin 文件夹同级，否则须要绝对路径
简略查问命令
# 查问 node
MATCH (n:Concept) RETURN n LIMIT 25
# 查问 relationship
MATCH p=()-[r:industry_of]->() RETURN p LIMIT 100
7. 基于构建好的常识图谱，通过编写 Cypher 语句答复如下问题
(1) 有多少个公司目前是属于“ST”类型的？
match (n:ST) return count(distinct(n))
104
(2)“600519”公司的所有独立董事人员中，有多少人同时也负责别的公司的独立董事职位？
MATCH (m:Company{code:’600519′})<-[:employ_of{jobs:’ 独立董事 ’}]-(n:Person)-[:employ_of{jobs:’ 独立董事 ’}]->(q:Company)
RETURN count(distinct(n))
3
(3) 有多少公司既属于环保行业，又有外资背景？
MATCH (:Concept{name:’ 外资背景 ’})<-[:concept_of]-(m:Company)-[:industry_of]-(:Industry{name:’ 环保行业 ’})
RETURN count(distinct(m))
0
(4) 对于有锂电池概念的所有公司，独立董事中女性人员比例是多少？
MATCH (m:Concept{name:’ 锂电池 ’})<-[:concept_of]-(n:Company)<-[:employ_of{jobs:’ 独立董事 ’}]-(p:Person{gender:’ 女 ’})
MATCH (m:Concept{name:’ 锂电池 ’})<-[:concept_of]-(n:Company)<-[:employ_of{jobs:’ 独立董事 ’}]-(p2:Person)
RETURN count(distinct(p))*1.0/count(distinct(p2))
0.3541666666666667
8. 构建人的实体时，重名问题具体怎么解决？
(1) 最好的形式是用身份证或者其余惟一能确定人的形式去关联。
(2) 在本例中，我用 姓名、年龄、性别 3 个字段做惟一的，将这 3 个字段做 md5。
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