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Python + Neo4j 构建知识图谱实战指南
介绍知识图谱与 Neo4j 图数据库基础概念。通过 Neo4j Desktop 安装环境，使用 Cypher 语言创建节点与关系。演示利用 Python 的 neo4j 驱动连接数据库，批量写入西游记人物关系数据，并在浏览器中进行可视化展示。适合零基础入门图数据库开发。
介绍知识图谱与 Neo4j 图数据库基础概念。通过 Neo4j Desktop 安装环境，使用 Cypher 语言创建节点与关系。演示利用 Python 的 neo4j 驱动连接数据库，批量写入西游记人物关系数据，并在浏览器中进行可视化展示。适合零基础入门图数据库开发。
摘要：大数据时代，数据之间的关系往往比数据本身更有价值。传统的 SQL 数据库在处理复杂关系（如社交网络、推荐系统、风控分析）时显得力不从心，而知识图谱和图数据库 Neo4j 正是为此而生。
在动手写代码之前，我们先用大白话把两个核心概念捋清楚。
不要被高大上的名字吓到。知识图谱本质上就是把世界上的事物（节点）和它们之间的联系（关系）画成一张巨大的网。
（张三）--[朋友]-->（李四）。它由三要素组成：
如果说 SQL 是关系型数据库的霸主，那么 Neo4j 就是图数据库（Graph Database）的王者。
一句话总结： 我们用 Python 处理数据，把数据喂给 Neo4j，最终形成可视化的知识图谱。
对于初学者，推荐使用 Neo4j Desktop（桌面版），不仅免费，而且图形化界面非常友好，免去了复杂的命令行配置。
123456），一定要记住！当状态灯变绿后，点击 Open 或者在浏览器输入 http://localhost:7474。
neo4j123456）在用 Python 之前，我们先在 Neo4j 浏览器的输入框里敲一行代码，感受一下图的魅力。
输入以下命令并按回车（或点击播放按钮）：
CREATE (p1:Person {name: '孙悟空', title: '齐天大圣'})
CREATE (p2:Person {name: '唐僧', title: '师傅'})
CREATE (p1)-[:PROTECT {role: '保镖'}]->(p2)
RETURN p1, p2
你会看到屏幕上出现了两个圆圈（节点）和一条连线。这就是最简单的图谱！
在实际工作中，我们不可能手动一条条敲 Cypher 命令，而是通过 Python 读取文件（CSV/Excel）并批量写入。
打开终端或 CMD，运行：
pip install neo4j
下面我编写了一个通用的连接类，你可以直接复制使用。我们将构建一个简单的'西游记人物关系图谱'。
新建一个 build_graph.py 文件：
from neo4j import GraphDatabase
class KnowledgeGraph:
def __init__(self, uri, user, password):
""" 连接 Neo4j 数据库 """
self.driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=(user, password))
def close(self):
""" 关闭连接 """
self.driver.close()
def create_node_and_relationship(self, person1, relation, person2):
""" 创建节点和关系 使用 MERGE 关键字，保证节点不被重复创建 """
with self.driver.session() as session:
# Cypher 语句说明：
# 1. 查找或创建名为 person1 的节点
# 2. 查找或创建名为 person2 的节点
# 3. 建立两者之间的关系
query = """MERGE (p1:Character {name: $name1})
MERGE (p2:Character {name: $name2})
MERGE (p1)-[r:RELATION {type: $rel}]->(p2)
RETURN p1, p2, r"""
session.run(query, name1=person1, name2=person2, rel=relation)
print(f"成功构建：{person1} --[{relation}]--> {person2}")
def clear_data(self):
""" (可选) 清空数据库，方便测试 """
with self.driver.session() as session:
session.run("MATCH (n) DETACH DELETE n")
print("数据库已清空！")
# --- 主程序执行 ---
if __name__ == "__main__":
URI =
USER =
PASSWORD =
data = [
(, , ),
(, , ),
(, , ),
(, , ),
(, , ),
(, , ),
(, , ),
(, , )
]
kg = KnowledgeGraph(URI, USER, PASSWORD)
:
kg.clear_data()
()
p1, rel, p2 data:
kg.create_node_and_relationship(p1, rel, p2)
()
Exception e:
()
:
kg.close()
运行上述脚本，控制台会输出：
数据库已清空！
开始构建知识图谱...
成功构建：唐僧 --[师徒]--> 孙悟空
成功构建：唐僧 --[师徒]--> 猪八戒
...
图谱构建完成！
现在回到你的 Neo4j Browser (http://localhost:7474)。
在顶部输入框输入以下命令查询所有数据：
MATCH (n) RETURN n
点击播放按钮。你将看到一张错综复杂、可以拖拽的人物关系网！
你可以尝试：
恭喜你！你已经完成了从 0 到 1 的知识图谱构建。我们通过 Python 的 neo4j 库，成功将结构化的数据转化为了图谱。
本文学到了什么？
下一步可以做什么？ 构建图谱只是第一步。有了这个图谱，我们不仅可以'看'，还可以让 AI 去'理解'。后续可探索结合 BERT 模型与 Neo4j 实现智能问答系统 (KBQA)，让 AI 能回答复杂问题。
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