一、neo4j介绍
随着社交、电商、金融、零售、物联网等行业的快速发展，现实社会织起了了一张庞大而复杂的关系网，传统数据库很难处理关系运算。大数据行业需要处理的数据之间的关系随数据量呈几何级数增长，急需一种支持海量复杂数据关系运算的数据库，图数据库应运而生。 世界上很多著名的公司都在使用图数据库，比如：社交领域：Facebook, Twitter，Linkedin用它来管理社交关系，实现好友推荐
二、图数据库neo4j安装
下载镜像：
docker pull neo4j:3.5.0运行容器：
docker run -d -p 7474:7474 -p 7687:7687 --name neo4j-3.5.0 neo4j:3.5.0停止容器：
docker stop neo4j-3.5.0启动容器：
docker start neo4j-3.5.0浏览器 http://localhost:7474/ 访问 neo4j 管理后台，初始账号/密码 neo4j/neo4j，会要求修改初始化密码，我们修改为 neo4j/123456
三、简单CQL入门
就像我们平常使用关系型数据库中的SQL语句一样，neo4j中可以使用Cypher查询语言（CQL）进行图形数据库的查询，我们简单来看一下增删改查的用法。
添加节点
在CQL中，可以通过CREATE命令去创建一个节点，创建不含有属性节点的语法如下：
CREATE (<node-name>:<label-name>)
在CREATE语句中，包含两个基础元素，节点名称node-name和标签名称lable-name。标签名称相当于关系型数据库中的表名，而节点名称则代指这一条数据。 以下面的CREATE语句为例，就相当于在Person这张表中创建一条没有属性的空数据。
CREATE (索尔:Person)
而创建包含属性的节点时，可以在标签名称后面追加一个描绘属性的json字符串：
CREATE (<node-name>:<label-name>{<key1>:<value1>,…<keyN>:<valueN>})
用下面的语句创建一个包含属性的节点：
CREATE (洛基:Person {name:"洛基",title:"诡计之神"})
查询节点
在创建完节点后，我们就可以使用MATCH匹配命令查询已存在的节点及属性的数据，命令的格式如下：
MATCH (<node-name>:<label-name>)
通常，MATCH命令在后面配合RETURN、DELETE等命令使用，执行具体的返回或删除等操作。 执行下面的命令：
MATCH (p:Person) RETURN p
查看可视化的显示结果：
可以看到上面添加的两个节点，分别是不包含属性的空节点和包含属性的节点，并且所有节点会有一个默认生成的id作为唯一标识。
删除节点
接下来，我们删除之前创建的不包含属性的无用节点，上面提到过，需要使用MATCH配合DELETE进行删除。
MATCH (p:Person) WHERE id(p)=100DELETE p
在这条删除语句中，额外使用了WHERE过滤条件，它与SQL中的WHERE非常相似，命令中通过节点的id进行了过滤。 删除完成后，再次执行查询操作，可以看到只保留了洛基这一个节点
添加关联
在neo4j图数据库中，遵循属性图模型来存储和管理数据，也就是说我们可以维护节点之间的关系。 在上面，我们创建过一个节点，所以还需要再创建一个节点作为关系的两端：
CREATE (p:Person {name:"索尔",title:"雷神"})
创建关系的基本语法如下：
CREATE (<node-name1>:<label-name1>)- [<relation-name>:<relation-label-name>]-> (<node-name2>:<label-name2>)
当然，也可以利用已经存在的节点创建关系，下面我们借助MATCH先进行查询，再将结果进行关联，创建两个节点之间的关联关系：
MATCH (m:Person),(n:Person)WHERE m.name='索尔' and n.name='洛基'CREATE (m)-[r:BROTHER {relation:"无血缘兄弟"}]->(n)RETURN r
添加完成后，可以通过关系查询符合条件的节点及关系：
MATCH (m:Person)-[re:BROTHER]->(n:Person)RETURN m,re,n
可以看到两者之间已经添加了关联：
需要注意的是，如果节点被添加了关联关系后，单纯删除节点的话会报错，：
Neo.ClientError.Schema.ConstraintValidationFailedCannot delete node<85>, because it still has relationships. To delete this node, you must first delete its relationships.
这时，需要在删除节点时同时删除关联关系：
MATCH (m:Person)-[r:BROTHER]->(n:Person)DELETE m,r
执行上面的语句，就会在删除节点的同时，删除它所包含的关联关系了。 那么，简单的cql语句入门到此为止，它已经基本能够满足我们的简单业务场景了，下面我们开始在springboot中整合neo4j。
四、springboot整合neo4j
pom.xml
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><parent><artifactId>springboot-demo</artifactId><groupId>com.et</groupId><version>1.0-SNAPSHOT</version></parent><modelVersion>4.0.0</modelVersion><artifactId>neo4j</artifactId><properties><maven.compiler.source>8</maven.compiler.source><maven.compiler.target>8</maven.compiler.target></properties><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-autoconfigure</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-neo4j</artifactId></dependency><dependency><groupId>com.hankcs</groupId><artifactId>hanlp</artifactId><version>portable-1.2.4</version></dependency><dependency><groupId>edu.stanford.nlp</groupId><artifactId>stanford-parser</artifactId><version>3.3.1</version></dependency><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId></dependency></dependencies></project>
属性文件
server:port: 8088spring:data:neo4j:uri: bolt://127.0.0.1:7687username: neo4jpassword: 123456
文本SPO抽取
在项目中构建知识图谱时，很大一部分场景是基于非结构化的数据，而不是由我们手动输入确定图谱中的节点或关系。因此，我们需要基于文本进行知识抽取的能力，简单来说就是要在一段文本中抽取出SPO主谓宾三元组，来构成图谱中的点和边。 这里我们借助Git上一个现成的工具类，来进行文本的语义分析和SPO三元组的抽取工作，
项目地址：https://github.com/hankcs/MainPartExtracto
package com.et.neo4j.hanlp;import com.et.neo4j.util.GraphUtil;import com.hankcs.hanlp.HanLP;import com.hankcs.hanlp.seg.common.Term;import edu.stanford.nlp.ling.Word;import edu.stanford.nlp.parser.lexparser.LexicalizedParser;import edu.stanford.nlp.trees.*;import edu.stanford.nlp.trees.international.pennchinese.ChineseTreebankLanguagePack;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import java.util.Collection;import java.util.LinkedList;import java.util.List;/*** 提取主谓宾** @author hankcs*/public class MainPartExtractor{private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(MainPartExtractor.class);private static LexicalizedParser lp;private static GrammaticalStructureFactory gsf;static{//模型String models = "models/chineseFactored.ser";LOG.info("载入文法模型：" + models);lp = LexicalizedParser.loadModel(models);//汉语TreebankLanguagePack tlp = new ChineseTreebankLanguagePack();gsf = tlp.grammaticalStructureFactory();}/*** 获取句子的主谓宾** @param sentence 问题* @return 问题结构*/public static MainPart getMainPart(String sentence){// 去掉不可见字符sentence = sentence.replace("\\s+", "");// 分词，用空格隔开List<Word> wordList = seg(sentence);return getMainPart(wordList);}/*** 获取句子的主谓宾** @param words HashWord列表* @return 问题结构*/public static MainPart getMainPart(List<Word> words){MainPart mainPart = new MainPart();if (words == null || words.size() == 0) return mainPart;Tree tree = lp.apply(words);LOG.info("句法树:{}", tree.pennString());// 根据整个句子的语法类型来采用不同的策略提取主干switch (tree.firstChild().label().toString()){case "NP":// 名词短语，认为只有主语，将所有短NP拼起来作为主语即可mainPart = getNPPhraseMainPart(tree);break;default:GrammaticalStructure gs = gsf.newGrammaticalStructure(tree);Collection<TypedDependency> tdls = gs.typedDependenciesCCprocessed(true);LOG.info("依存关系：{}", tdls);TreeGraphNode rootNode = getRootNode(tdls);if (rootNode == null){return getNPPhraseMainPart(tree);}LOG.info("中心词语：", rootNode);mainPart = new MainPart(rootNode);for (TypedDependency td : tdls){// 依存关系的出发节点，依存关系，以及结束节点TreeGraphNode gov = td.gov();GrammaticalRelation reln = td.reln();String shortName = reln.getShortName();TreeGraphNode dep = td.dep();if (gov == rootNode){switch (shortName){case "nsubjpass":case "dobj":case "attr":mainPart.object = dep;break;case "nsubj":case "top":mainPart.subject = dep;break;}}if (mainPart.object != null && mainPart.subject != null){break;}}// 尝试合并主语和谓语中的名词性短语combineNN(tdls, mainPart.subject);combineNN(tdls, mainPart.object);if (!mainPart.isDone()) mainPart.done();}return mainPart;}private static MainPart getNPPhraseMainPart(Tree tree){MainPart mainPart = new MainPart();StringBuilder sbResult = new StringBuilder();List<String> phraseList = getPhraseList("NP", tree);for (String phrase : phraseList){sbResult.append(phrase);}mainPart.result = sbResult.toString();return mainPart;}/*** 从句子中提取最小粒度的短语* @param type* @param sentence* @return*/public static List<String> getPhraseList(String type, String sentence){return getPhraseList(type, lp.apply(seg(sentence)));}private static List<String> getPhraseList(String type, Tree tree){List<String> phraseList = new LinkedList<String>();for (Tree subtree : tree){if(subtree.isPrePreTerminal() && subtree.label().value().equals(type)){StringBuilder sbResult = new StringBuilder();for (Tree leaf : subtree.getLeaves()){sbResult.append(leaf.value());}phraseList.add(sbResult.toString());}}return phraseList;}/*** 合并名词性短语为一个节点* @param tdls 依存关系集合* @param target 目标节点*/private static void combineNN(Collection<TypedDependency> tdls, TreeGraphNode target){if (target == null) return;for (TypedDependency td : tdls){// 依存关系的出发节点，依存关系，以及结束节点TreeGraphNode gov = td.gov();GrammaticalRelation reln = td.reln();String shortName = reln.getShortName();TreeGraphNode dep = td.dep();if (gov == target){switch (shortName){case "nn":target.setValue(dep.toString("value") + target.value());return;}}}}private static TreeGraphNode getRootNode(Collection<TypedDependency> tdls){for (TypedDependency td : tdls){if (td.reln() == GrammaticalRelation.ROOT){return td.dep();}}return null;}/*** 分词** @param sentence 句子* @return 分词结果*/private static List<Word> seg(String sentence){//分词LOG.info("正在对短句进行分词：" + sentence);List<Word> wordList = new LinkedList<>();List<Term> terms = HanLP.segment(sentence);StringBuffer sbLogInfo = new StringBuffer();for (Term term : terms){Word word = new Word(term.word);wordList.add(word);sbLogInfo.append(word);sbLogInfo.append(' ');}LOG.info("分词结果为：" + sbLogInfo);return wordList;}public static MainPart getMainPart(String sentence, String delimiter){List<Word> wordList = new LinkedList<>();for (String word : sentence.split(delimiter)){wordList.add(new Word(word));}return getMainPart(wordList);}/*** 调用演示* @param args*/public static void main(String[] args){/* String[] testCaseArray = {"我一直很喜欢你","你被我喜欢","美丽又善良的你被卑微的我深深的喜欢着……","只有自信的程序员才能把握未来","主干识别可以提高检索系统的智能","这个项目的作者是hankcs","hankcs是一个无门无派的浪人","搜索hankcs可以找到我的博客","静安区体育局2013年部门决算情况说明","这类算法在有限的一段时间内终止",};for (String testCase : testCaseArray){MainPart mp = MainPartExtractor.getMainPart(testCase);System.out.printf("%s\t%s\n", testCase, mp);}*/mpTest();}public static void mpTest(){String[] testCaseArray = {"我一直很喜欢你","你被我喜欢","美丽又善良的你被卑微的我深深的喜欢着……","小米公司主要生产智能手机","他送给了我一份礼物","这类算法在有限的一段时间内终止","如果大海能够带走我的哀愁","天青色等烟雨，而我在等你","我昨天看见了一个非常可爱的小孩"};for (String testCase : testCaseArray) {MainPart mp = MainPartExtractor.getMainPart(testCase);System.out.printf("%s %s %s \n",GraphUtil.getNodeValue(mp.getSubject()),GraphUtil.getNodeValue(mp.getPredicate()),GraphUtil.getNodeValue(mp.getObject()));}}}
动态构建知识图谱
在上面的基础上，我们就可以在项目中动态构建知识图谱了，新建一个NodeServiceImpl，其中实现两个关键方法parseAndBind和addNode 首先是根据句子中抽取的主语或宾语在neo4j中创建节点的方法，这里根据节点的name判断是否为已存在的节点，如果存在则直接返回，不存在则添加：
package com.et.neo4j.service;import com.et.neo4j.entity.Node;import com.et.neo4j.entity.Relation;import com.et.neo4j.hanlp.MainPart;import com.et.neo4j.hanlp.MainPartExtractor;import com.et.neo4j.repository.NodeRepository;import com.et.neo4j.repository.RelationRepository;import com.et.neo4j.util.GraphUtil;import edu.stanford.nlp.trees.TreeGraphNode;import lombok.AllArgsConstructor;import org.springframework.stereotype.Service;import sun.plugin.dom.core.Attr;import java.util.Arrays;import java.util.List;import java.util.Objects;public class NodeServiceImpl implements NodeService {private final NodeRepository nodeRepository;private final RelationRepository relationRepository;public Node save(Node node) {Node save = nodeRepository.save(node);return save;}public void bind(String name1, String name2, String relationName) {Node start = nodeRepository.findByName(name1);Node end = nodeRepository.findByName(name2);Relation relation =new Relation();relation.setStartNode(start);relation.setEndNode(end);relation.setRelation(relationName);relationRepository.save(relation);}private Node addNode(TreeGraphNode treeGraphNode){String nodeName = GraphUtil.getNodeValue(treeGraphNode);Node existNode = nodeRepository.findByName(nodeName);if (Objects.nonNull(existNode))return existNode;Node node =new Node();node.setName(nodeName);return nodeRepository.save(node);}public List<Relation> parseAndBind(String sentence) {MainPart mp = MainPartExtractor.getMainPart(sentence);TreeGraphNode subject = mp.getSubject(); //主语TreeGraphNode predicate = mp.getPredicate();//谓语TreeGraphNode object = mp.getObject(); //宾语if (Objects.isNull(subject) || Objects.isNull(object))return null;Node startNode = addNode(subject);Node endNode = addNode(object);String relationName = GraphUtil.getNodeValue(predicate);//关系词List<Relation> oldRelation = relationRepository.findRelation(startNode, endNode,relationName);if (!oldRelation.isEmpty())return oldRelation;Relation botRelation=new Relation();botRelation.setStartNode(startNode);botRelation.setEndNode(endNode);botRelation.setRelation(relationName);Relation relation = relationRepository.save(botRelation);return Arrays.asList(relation);}}
本文只是拿出关键代码作讲解，具体的代码参考代码仓库地址里面neo4j模块
代码仓库
https://github.com/Harries/springboot-demo
五、测试
启动java应用，输入以下地址
http://127.0.0.1:8088/parse?sentence=海拉又被称为死亡女神http://127.0.0.1:8088/parse?sentence= 死亡女神捏碎了雷神之锤http://127.0.0.1:8088/parse?sentence=雷神之锤属于索尔
在图数据库neo4j里面查询
MATCH (p:Person) RETURN p
六、引用
https://www.cnblogs.com/trunks2008/p/16706962.html
http://www.liuhaihua.cn/archives/710286.html
原文作者：HBLOG；如有侵权，请联系管理员删除。
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