知识图谱学习笔记－知识图谱介绍

一、什么是知识图谱？

解释1:  知识图谱本质上是语义网络 (本体论是语义网落的重要因素)

解释2: 知识图谱也叫做多关系图，由多种类型的节点和多种类型的边组成

 

构建知识图谱系统中所涉及到的技术

数据获取：数据爬虫、数据库读取

数据预处理：数据清洗、知识抽取、信息抽取、消歧分析等

导入到知识图谱：数据筛选、知识图谱设计、批量导入、增量导入

应用层搭建：各类模型搭建、GraphX分布式处理、微服务

 

二、知识图谱的应用场景

风控知识图谱、证券知识图谱(买股票一个事件发生、哪些上涨、下降)、教育知识图谱(知识点之间的相关关系)、搜索、聊天机器人、医疗..

三、知识图谱架构图

授权数据(用户允许抓取的数据)    公开数据(网上披露黑名单)     三方数据     业务数据(系统数据、身份证号等)

四、Neo4j与APOC组件介绍

图数据库的数据存储形式

图数据库存储的特点总结：

1、包含节点和关系     

2、节点可以有属性（key-value形式存储）

3、节点可以有一个或者多个标签(类别)

4、关系有名字和方向，并总是有一个开始节点和一个结束节点

 

五、Neo4j获取和部署

参考帖子：https://blog.csdn.net/u014032819/article/details/78506606

六、APOC

安装APOC ,下载apoc-3.4.0.3-all.jar和mysql-connector-java-5.1.21.jar两个jar包，放到neo4j的plugins目录下，找到自己对应的版本即可

APOC功能

1、文本和索引查找：提供索引查询、管理、全文图标和搜索等功能

2、实用函数：域名提取时间和日期、数字格式转换等功能

3、图算法：社区检测、PageRank、中心算法等

4、空间函数：地理编码、位置计算、空间与时间搜索等

5、数据集成：JSON、JDBC、csv等格式数据加载

6、图形重构：节点合并、属性规范化与分类等

7、虚拟节点／关系：提供虚拟图的创建

8、Cypher操作：单个和多个Cypher语句运行和脚本运行

9、触发器：与关系型数据库的触发器的理解方式一样

......

七、JDBC

APOC数据集成－JDBC(Java Databases connect)

apoc.load.jdbc:可以访问提供JDBC驱动程序的数据库，并执行查询。其将结果变成以一行数据为单位的数据流，然后可以使用这些行来更新或者创建图形数据结构

APOC JDBC语法：

call

apoc.load.jdbc("jdbc:mysql://{IP}:{PORT}/{DBNAME}?user={USERNAME}&password={PASSWORD}","{TABLENAME}") yield row

以行的方式读取数据表

create

(b:Black{number:row.black_id,type:row.type})