Allocator的CSDN博客

文章目录背景依赖数据分析方法1: LOAD CSV方法2: neo4j admin import背景中文开放知识图谱含有大量开放的知识图谱数据,可以做实验研究使用. 该平台上的提交的数据格式各种各样, 所以一般下载了平台开放数据都要做一些简单的ETL操作,将原始数据转换为(entity, entity, relation) 这样的三元组,方便直接导入Neo4j 实例. 部分开放数据集数据量比较大,常规方法可能会导致导入速度慢, 本文探讨如何将大量数据快速导入Neo4j实例.依赖Neo4j 3.5.9

文章目录背景背景Neo4j 有提供GDS plugin 可以实现在Neo4j上完成一些常见的图计算算法. 业务中需要实现三种相似度计算算法. GDS 也涵盖了较多的相似度算法. 相似度算法的返回值基本就是(from, to, similarity) 这样的三元组. 但是直接调用算法函数返回的结果里面from和to有重复组合对. 比如下面一个例子:首先是创建图谱Cypher:CREATE (a1: `TypeA`)CREATE (a2: `TypeA`)CREATE (b1: `TypeB`)