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Mac 下使用 Neo4j 与 py2neo 搭建知识图谱实战
在 macOS 环境下使用 Neo4j 图数据库和 py2neo 库搭建知识图谱的完整流程。内容涵盖 Neo4j 的安装配置、Cypher 查询语言的基本增删改查操作、数据预处理中的清洗与建模方法，以及利用 Python 进行图谱构建的代码逻辑。通过麦当劳案例演示了节点与关系的创建，并提供了实体识别与关系定义的具体实践指南。
在 macOS 环境下使用 Neo4j 图数据库和 py2neo 库搭建知识图谱的完整流程。内容涵盖 Neo4j 的安装配置、Cypher 查询语言的基本增删改查操作、数据预处理中的清洗与建模方法，以及利用 Python 进行图谱构建的代码逻辑。通过麦当劳案例演示了节点与关系的创建，并提供了实体识别与关系定义的具体实践指南。
Neo4j 是一个高性能的、原生的图数据库。它不采用传统的行和列的表格结构，而是使用节点和关系的图结构来存储和管理数据。
安装了 Homebrew 后直接在终端输入以下命令即可：
brew install neo4j
安装后，Neo4j 浏览器可通过 http://localhost:7474 访问。
neo4j://localhost:7687neo4jneo4jneo4j，设置一个新的安全密码（请务必记住）。接下来以【麦当劳】为背景，用 Neo4j 的 Cypher 查询语言演示基本增删改查操作。
建立一个简单的图谱，包含两种节点和一种关系：
CREATE 或 MERGE 语句。SET 子句。DETACH DELETE。通过以上麦当劳的例子，可以看到 Neo4j 的操作非常直观：
CREATE/MERGE：对应 SQL 的 INSERT，用于创建节点和关系。MATCH：对应 SQL 的 SELECT ... FROM，是查询的起点，用于定位图形中的模式。WHERE：对应 SQL 的 WHERE，用于过滤结果。SET：对应 SQL 的 UPDATE，用于更新属性。DELETE/DETACH DELETE：对应 SQL 的 DELETE，用于删除元素。Neo4j 的核心优势在于通过 MATCH 子句描述关联模式，例如 (餐厅)-[供应]->(产品)，这使得查询复杂的关系网络变得简单和高效。
py2neo 是 Python 连接和操作 Neo4j 图数据库的主要工具库，适用于需要处理复杂关系数据的应用场景。
数据预处理包括数据清洗、实体识别等步骤，目的是将原始数据转换为适合构建知识图谱的格式。
数据质量要求：
我们需要从业务角度理解数据，设计出合理的图谱结构。
实体是知识图谱中的【节点】。主要实体类型包括：
属性是描述实体的键值对。
关系是连接实体的边，是图谱价值的体现。
下面代码为简化后的模板代码，需要根据自己的数据集进行修改后再运行。运行结果将展示构建好的图谱结构。
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