Knowledge Graph

• 信息是指外部的客观事实。举例：这里有一瓶水，它现在是7°。
• 知识是对外部客观规律的归纳和总结。举例：水在零度的时候会结冰。

换句话说，知识图谱是由一条条知识组成，每条知识表示为一个SPO三元组(Subject-Predicate-Object)。

语义网络(Semantic Network)

语义网络由相互连接的节点和边组成，节点表示概念或者对象，边表示他们之间的关系(is-a关系，比如：猫是一种哺乳动物；part-of关系，比如：脊椎是哺乳动物的一部分)

。在表现形式上，语义网络和知识图谱相似，但语义网络更侧重于描述概念与概念之间的关系，（有点像生物的层次分类体系——界门纲目科属种），而知识图谱则更偏重于描述实体之间的关联。

RDF(Resoure Description Framework)

RDF(Resource Description Framework)，即资源描述框架，是W3C制定的，用于描述实体/资源的标准数据模型。RDF图中一共有三种类型，International Resource Identifiers(IRIs)，blank nodes 和 literals。下面是SPO每个部分的类型约束：

• Subject可以是IRI或blank node。可以理解为URI
• Predicate是IRI。
• Object三种类型都可以。

也就是说字面量不能做主语？

将罗纳尔多的原名与中文名关联起来的RDF表示：

可见，主语的指代性要强很多，所以字面量（宾语）用作主语会丧失这种精确性（唯一性）。

• "www.kg.com/person/1"是一个IRI，用来唯一的表示“罗纳尔多”这个实体。"kg:chineseName"也是一个IRI，用来表示“中文名”这样一个属性。"kg:"是RDF文件中所定义的prefix，如下所示。
• @prefix kg: http://www.kg.com/ontology/ 即，kg:chineseName其实就是"http:// www.kg.com/ontology/chineseName"的缩写。

这样知识图谱的正确表示其实是：

2021-08-08-12-06-57.png

而不是网传的简单的画几个对象连几根线，也就是说，能用URI表示的，尽量都用URI表示。

Identifying graph-shaped problems(应用场景)

• does our problem involve understanding relationships between entities?

  • Recommendations
  • Next best action
  • Fraud detection
  • Identity resolution
  • Data lineage

• does our problem involve a lot of self-referencing to the same type of entity?

  • Organisational hierachies
  • Social influencers
  • Friends of friends
  • Churn detection

• does the problem explore relationships of varying or unknown depth?

  • Supply chain visibility
  • Bill of Materials(BOM)
  • Network management

• does our problem involve discovering lots of different routers or paths?

  • Logistics and routing
  • Infrastructure management
  • Dependency tracing

Neo4j

2021-08-08-01-41-17.png

1. :person, :Car, :Vehicle are Label
2. even relationship can also have(own) properties

AsciiArt

for Nodes

(p:Person:Mammal{name:'walker'})

for Relationships

- [:HIRED {type: 'fulltime'}] ->

CRUD

Create

2021-08-08-01-57-00.png

Constraints

CREATE  CONSTRAINT ON (p:Person)
ASSERT p.name IS UNIQUE

所以如下语句会报错：

CREATE (a:Person {name: "Ann"})
CREATE (a) - [:HAS_PET] -> (:Dog {name: "Sam"})

要用merge

MERGE (a:Person {name: "Ann"})
CREATE (a) - [:HAS_PET] -> (:Dog {name: "Sam"})

Set

属性可以用JSON格式写，也可以用SET语法（下面的查询语句也是一样）

MERGE (a:Person {name: "Ann"})
ON CREATE SET
    a.twitter = "@ann"
MERGE (a) - [:HAS_PET] -> (:Dog {name: "Sam"})

同时，看到了吗？create只能出现一次（同一个对象的话）

Read

who drives a car owned by a lover?

MATCH
(p1:Person) - [:DRIVES] -> (c:Car) - [:OWNED_BY] -> (p2:Person) <- [:LOVES] - (P1)
RETURN
p1

其中，因为问的是lover，没有指向性，所以如果是两个互相相爱，后半截也可以是p2指向p1

match p = (n) -[*1..2] -> (m) where n.name='特朗普' return p
match p =  ({name: '特朗普'}) - [*1..2] -> () return p # 简化
match p = (n)-[m]->(q) where m.name = '丈夫' return n,q skip 10 limit 5
match p = (n)-[:丈夫]->(q) return n,q skip 10 limit 5 # 简化

解读：

1. 上面写法很简略，注意观察一下
2. 又一次演示了直接用json来做where和单独用where关键字的写法区别（要多命名一个变量）
3. p跟n的区别，p是返了整个网络，如果return n，那么就是n自身(一个节点）。
   4, 但是如果return n, m，那么又把一层网络给select出来了
4. [*1..2]表示跟踪两层
5. 如果不需要对n,m进行where,set操作，可以不设置变量
6. relationship也可以过滤，也有name等属性
7. limit, skip 等用法

Tabular Results

MATCH (p:Person {name: "Tom Hanks"}) - [r:ACTED_IN|DIRECTED] -> (m:Movie)
RETURN p,r,m
RETURN p.name, type(r), m.title

前者返回Graph，后者返回表格数据

Update

P.S. where是对属性做限制，所以查询条件既可以写在属性里，也可以用where语句来做过滤.

要对查询结果进行修改，用set（有则改，无则加）

MATCH
(:Person {name: "张三"}) - [:LOVES] -> (p:Person)
RETURN
p

MATCH
(p1:Person) - [:LOVES] -> (p2:Person)
WHERE
p1.name = "张三"
SET
p2.age = 33  # set by property
# or
p2 += {age: 33, height: 180}  # set by JSON
RETURN
p2

可以把Neo4j理解为命名实体识别(NER)，即你创造一句话，为句子里的每个实体打上标签，然后你想要谁就用实体标签把它取出来。

比如“张三爱李四”：

step1: 写框架
CREATE () - [] -> ()
step2: 填节点和关联
CREATE (:Person {name: "张三"}) - [:LOVES] -> (:Person {name: "李四"})

而你要问张三爱谁:

MATCH
(:Person {name: "张三"}) - [:LOVES] -> (p:Person)
RETURN
p

看到查询语句了吗？除了CREATE, MATCH等关键词，句子顺序是完全一样的，也就是说，一直是在“陈述”一件事。

而事实上，这个NER在知识图谱中表示为RDF。

Delete

match p=(n) where n.name = '小明' detach delete n

Query

最短距离

MATCH
  (martin:Person {name: 'Martin Sheen'}),
  (oliver:Person {name: 'Oliver Stone'}),
  p = shortestPath((martin)-[*..15]-(oliver)) # 1
  p = allShortestPath(....) # 2
  WHERE none(r IN relationships(p) WHERE type(r) = 'FATHER') # 3
RETURN p

1. 限定了15层
2. Finds all the shortest paths between two nodes.
3. 排除了关系type为FATHER的

给你们看一下一个relationships长啥样：

{
  "identity": 36629,
  "start": 31343,
  "end": 33922,
  "type": "author->title",
  "properties": {
"name": "author->title"
  }
}

模糊匹配(%)

match p = (a)-[*1..2]->(b:content) where a.name = '李白' and b.name =~ '.*明月.*' return a,b

.*就相当于sql里的%吧

get by id

MATCH (n)
WHERE id(n) IN [0, 3, 5]
RETURN n

1. id(n) -> search with id
2. multiple id use in

outer join (optional relationships)

match (a:author {name:'李白'})
optional match (a)-->(b)
return b

在实例中，b包含了两种实例：

1. title
2. introduce

等同于sql中user表outer join了两个表(title, introduce)