哇标题看起来挺厉害的，其实没有很难啦，而且非常有趣。
我为什么要做这个
我本人就很讨厌看到这种标题——我为什么xxx？喵喵喵？你为什么xxx关我什么事？唉，人总是会变成自己讨厌的人嘛。
换个说法，说说做这个的初衷，其实没有什么初衷，被逼的。
为了尽早完成毕业设计可以出去打工，我选择提前联系导师。于是就被提供了两个题目，我决定做水利相关的知识图谱。你看，多么河海特色！水水水，离开水就不能活了，没毛病。
于是先从图数据库入手，neo4j是个好东西，就决定是你了。在构建复杂的水水水相关实体前，我先拿中国行政区划数据试个水，逻辑相对简单，就一种隶属关系。
献上美图：
起步
首先，准备一下原料，中国行政区划元数据，不求完全结构化，起码半结构化，不然会很痛苦，毕竟有70W+数据。
Neo4j一套，python或者什么脚本语言一款，脑子一坨，足够了。
首先我拿到70W+的XML文件，哎哟我去，ls一下都卡半天，我都害怕python会不会应付不来，跑一遍几小时可能就太惨了。
首先用python列出几个文件：
files = os.listdir(datas_path)
print(files[0])
哈哈哈，我先搞个文件名，然后直接打开这个文件，避免了「我不能ls就不知道文件名，不知道文件名就不能看内容」的问题。可以看到里面的大致结构，这里取一部分：
行政区划级别
村
行政区划代码
441323121207
上级行政区划名称
白盆珠镇
行政区划全称
广东省-惠州市-惠东县-白盆珠镇-布心村民委员会
行政区划名称
布心村民委员会
枚举行政区划级别
唉，几十万文件，我都不知道有几种行政区，先跑一遍看看有哪些区划级别。
核心代码：
cates = set()
for file in files:
doc = parse(datas_path + file)
for item in doc.iterfind('mdExtInfo/obj_att/AD_GRAD'):
title = item.findtext('value')
cates.add(title)
print(title, file, cates)
大概不到十分钟就能跑完，最后得到一共有6种级别：县级、村、国家级、乡级、地市级、省级。
给这些文件分类
每次都跑十分钟太过分了，而且我发现，不同的级别，XML里的结构不同，比如省级有十几个字段，乡级只有五个。所以分类是必须的。
按照不同级别，将同级别的文件名放在一个文件里，方便以后遍历。
到这里，我突然明白了一些道理，来来来，给自己加点戏！
本来以为都是非结构化数据，刚好有在看机器学习，哇可以学以致用了，把数据扔进去，自动聚类，开心的当上调参男孩…… 然而我发现数据格式化的挺不错，就开始自己去找他们的特征，这特喵不就是——人肉学习嘛！然而再反过来想，机器学习到底是什么呢？
构造 Neo4j 需要的 CSV
抽取属性
这么一大坨数据要导入的，用CQL实在太慢，生成指定格式的CSV文件就OK啦～真简单～
AD_CODE,AD_NAME,AD_GRAD,AD_AREA,AD_FULL_NAME,AD_ABBR_NAME,LOW_LEFT_LONG,UP_RIGHT_LONG,UP_RIGHT_LAT,AD_STAT_LAT,AD_STAT,LOW_LEFT_LAT,AD_STAT_LONG
610000000000,陕西省,省级,197025.84,陕西省,陕西,105.4872,111.2422,39.58533,34.26645358,西安市新城区新城大院,31.70674,108.94952476
650000000000,新疆维吾尔自治区,省级,1660000,新疆维吾尔自治区,新疆,73.49989,96.38728,49.18006,43.79179105,乌鲁木齐市中山路479号,34.33374,87.62484437
130000000000,河北省,省级,187700,河北省,河北,113.4551,119.8485,42.61558,38.03705206,石家庄市长安区裕华东路113号,36.04881,114.52429283
...
哈哈哈哈，先把它们有用的属性都拿出来，按级别分类放到6个CSV文件中，结构如上，从此就可以舒服很多了，毕竟不用遍历几十万个文件了。
构建行政单位实体
等…… 等一下……
其实在这之前，我发现了很多坑爹的地方，比如地市级单位有14个属性，但有个别数据只有几个属性，所以遍历的时候一定要判断，不存在的话要用空字符串替代，不然CSV对不齐后面就会更坑。
首先做个属性映射，我不想存到数据库里字段都是瞎眼的大写：
prop_maps = {
'AD_CODE': 'code:ID(AD)',
'AD_NAME': 'name',
# 'AD_GRAD': 'level',
'AD_AREA': 'area:double',
'AD_FULL_NAME': 'full_name',
'AD_ABBR_NAME': 'abbr_name',
'LOW_LEFT_LONG': 'low_left_longtitude:double',
'UP_RIGHT_LONG': 'up_right_longtitude:double',
'UP_RIGHT_LAT': 'up_right_latitude:double',
'AD_STAT_LAT': 'station_latitude:double',
'AD_STAT': 'station',
'LOW_LEFT_LAT': 'low_left_latitude:double',
'AD_STAT_LONG': 'station_longtitude:double'
# 'UP_AD_NAME': 'father_name'
}
根据 Neo4j Import Tool 上的格式，我们要注意ID字段，以及LABEL字段，我决定给它们两个标签，一个是级别，比如Province，一个是AD，表示Administrative Division 行政区划，毕竟这个数据库还会有很多水水水的数据进来。
code:ID(AD),name,area:double,full_name,abbr_name,low_left_longtitude:double,up_right_longtitude:double,up_right_latitude:double,station_latitude:double,station,low_left_latitude:double,station_longtitude:double,:LABEL
610000000000,陕西省,197025.84,陕西省,陕西,105.4872,111.2422,39.58533,34.26645358,西安市新城区新城大院,31.70674,108.94952476,AD;Province
650000000000,新疆维吾尔自治区,1660000,新疆维吾尔自治区,新疆,73.49989,96.38728,49.18006,43.79179105,乌鲁木齐市中山路479号,34.33374,87.62484437,AD;Province
130000000000,河北省,187700,河北省,河北,113.4551,119.8485,42.61558,38.03705206,石家庄市长安区裕华东路113号,36.04881,114.52429283,AD;Province
...
最后的数据如上所示（省级部分）。直接看一坨CSV体验很差对吧，其实不用看全，看到主要的几个字段就是可以了，比如code:ID(AD)，表示code字段，行政代码，ID表示我要用于之后导入关系的主键，(AD)表示这个ID不是全局的，是一个叫AD的group，可以理解命名空间，详情请看官方文档。还有LABEL字段，表示标签……废话…… area:double表示用双精度，否则默认为字符串，你不希望数字都变成字符串吧。
构建行政区上下级关系
在这之前，必须要验证很多细节，比如真的所有数据都有上级这个属性嘛？所有数据都是完美的符合规则的嘛？果然不是。。。
甚至，数据还有一些错误的，比如有一条就是陕西省-嘉峪关市-市辖区，为什么我发现他是错误的呢？我是陕西人嘛？我地理及格了嘛？NONONO！因为我想验证一下所有地名的全称，去掉最后一段，即上级行政区全称，是否存在。哈哈哈不存在的，结果就是没找到甘肃省-嘉峪关市-市辖区这条数据，仿佛链条都断掉了。
于是我跑了一下元数据，看看嘉峪关市到底是哪里的，发现陕西和甘肃都有，见鬼了，去网上搜了一下，不存在的。要把这条数据的「陕西」替换为「甘肃」，不想动元数据，所以写在了清理数据的脚本中。
用 UP_AD_NAME 字段找上级
用几个字典，存下地名和代号，然后拿 UP_AD_NAME 去匹配上一级的字典。
我太天真了哈哈哈，测试一下有多少重名的，果然到了县级就没法看了，什么「西城区」，哪个城市都有。
所以干脆拿全名前缀来匹配
直接把所有行政区存到一个字典，全名为键，代号为值。找一个行政区的上级时，其实就是去掉最后一段。比如 江苏省-南京市-江宁区 的上级就是 江苏省-南京市，我验证了一下是不是字典里都存在。果然又㕛叒叕有几个不听话的数据。
比如 新疆生产建设兵团-农四师-兵团七十六团--三连 最后居然两个-，中间是空的，我发现有这样的 新疆生产建设兵团-农四师-兵团七十六团-兵团七十六团 数据，就尝试给他们都加上，但结果是有些又找不到了。所以我干脆删了，后果是某些村级直接属于县级，算了算了没毛病，毕竟数据没给全，至少这样没什么大问题。
最后！居然发现有相同全名的，无话可说，仔细观察可以发现，都是村级的，名字一样，代号却不同，只能认为是干扰数据，随缘选一个吧。
完成CSV
:START_ID(AD),:END_ID(AD),:TYPE
610000000000,000000000000,BELONGS_TO
650000000000,000000000000,BELONGS_TO
130000000000,000000000000,BELONGS_TO
660000000000,000000000000,BELONGS_TO
140000000000,000000000000,BELONGS_TO
520000000000,000000000000,BELONGS_TO
360000000000,000000000000,BELONGS_TO
630000000000,000000000000,BELONGS_TO
230000000000,000000000000,BELONGS_TO
...
最后就是生成这样的数据，再写个导入 neo4j 的脚本即可。
怎么玩 Neo4j
算了下一篇文章再写吧，累死了……