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http://www.openkg.cn/dataset/douban-movie-kg 该网址拥有丰富的中文知识图谱数据集OpenKG(Open Knowledge Graph)可供研究人员使用研究。
数据整理导入 import json with open(douban.json,r,encodingutf-8) as f:res json.load(f)for r in res:print(r){id: 25746375, title: 我是路人甲, url: http://movie.douban.com/subject/25746375/, cover: http://img3.douban.com/view/movie_poster_cover/lpst/public/p2252471054.jpg, rate: 7.4, director: [尔冬升], composer: [尔冬升], actor: [万国鹏, 王婷, 沈凯, 徐小琴, 林晨, 魏星, 蒿怡帆, 蒿怡菲, 覃培军, 王昭, 张文斌, 林俭, 耿立树, 张喜来, 周鹏, 寇骏, 姜涛, 袁咏仪, 方中信, 刘伟强, 冯德伦, 吴彦祖, 尔冬升, 麦兆辉, 庄文强, 方平, 张静初, 许鞍华, 林更新, 蒋梦婕, 陆剑明], category: [剧情, 喜剧], district: [China_中国大陆], language: [汉语普通话, 粤语, 浙江方言], showtime: 2015.0, length: 134.0, othername: [I Am Somebody]}
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{id: 25728581, title: 少年透明人, url: http://movie.douban.com/subject/25728581/, cover: http://img4.douban.com/view/movie_poster_cover/lpst/public/p2212138459.jpg, rate: 6.6, director: [加布里埃尔·萨瓦特瑞斯], composer: None, actor: [卢多维科·吉拉尔德罗, Ludovico Girardello, 瓦莱莉·高利诺], category: [奇幻, 冒险], district: [Italy_意大利], language: [意大利语], showtime: 2014.0, length: 100.0, othername: [The Invisible Boy]}
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{id: 6866928, title: 进击的巨人真人版前篇, url: http://movie.douban.com/subject/6866928/, cover: http://img3.douban.com/view/movie_poster_cover/lpst/public/p2239093805.jpg, rate: 5.1, director: [樋口真嗣], composer: [渡边雄介, 町山智浩, 谏山创], actor: [三浦春马, 长谷川博己, 水原希子, 本乡奏多, 三浦贵大, 樱庭奈奈美, 松尾谕, 石原里美, 皮埃尔泷, 国村隼, 渡部秀, 水崎绫女, 武田梨奈], category: [动作, 科幻, 惊悚], district: [Japan_日本], language: [日语], showtime: 2015.0, length: 98.0, othername: [The Movie]}
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graph Graph(http://localhost:7474, nameneo4j, passwordxxx)添加四类实体电影film导演director编剧composer和演员actor。 以及建立电影film与其他三类实体entity之间的关系。
import json
graph.delete_all() #清除neo4j中原有的结点等所有信息with open(douban.json,r,encodingutf-8) as f:res json.load(f)for r in res:node_title Node(film,namer[title],idr[id],rater[rate],category,.join(r[category]) if r[category] ! None else None,district,.join(r[district]) if r[district] ! None else None,showtimer[showtime],lengthr[length],language,.join(r[language]) if r[language] ! None else None,othername,.join(r[othername]) if r[othername] ! None else None)graph.create(node_title)if r[director] ! None: for di in r[director]:node_director Node(director,namedi)rel Relationship(node_title,director,node_director)graph.create(node_director)graph.create(rel)if r[composer] ! None:for co in r[composer]:node_composer Node(composer,nameco)rel Relationship(node_title,composer,node_composer)graph.create(node_composer)graph.create(rel)if r[actor] ! None:for ac in r[actor]:node_actor Node(actor,nameac)rel Relationship(node_title,actor,node_actor)graph.create(node_composer)graph.create(rel)使用Subgraph批量导入节点和关系
每次导入节点和关系非常耗时py2neo提供了子图的方式可以批量导入节点和关系。
import json
from py2neo import Subgraph
graph.delete_all() #清除neo4j中原有的结点等所有信息nodes []
relationships []with open(douban.json,r,encodingutf-8) as f:res json.load(f)for r in res:node_title Node(film,namer[title],idr[id],rater[rate],category,.join(r[category]) if r[category] ! None else None,district,.join(r[district]) if r[district] ! None else None,showtimer[showtime],lengthr[length],language,.join(r[language]) if r[language] ! None else None,othername,.join(r[othername]) if r[othername] ! None else None)nodes.append(node_title)if r[director] ! None: for di in r[director]:node_director Node(director,namedi)rel Relationship(node_title,director,node_director)nodes.append(node_director)relationships.append(rel)if r[composer] ! None:for co in r[composer]:node_composer Node(composer,nameco)rel Relationship(node_title,composer,node_composer)nodes.append(node_composer)relationships.append(rel)if r[actor] ! None:for ac in r[actor]:node_actor Node(actor,nameac)rel Relationship(node_title,actor,node_actor)nodes.append(node_actor)relationships.append(rel)subgraph Subgraph(nodes,relationships)
tx graph.begin()
tx.create(subgraph)graph.commit(tx)多标签实体和实体去重
有些人既是导演又是编剧或者演员重复生成节点会导致重复所以需要对实体进行去重然后对唯一实体添加他的多个标签。
import json
from py2neo import NodeMatcher
graph.delete_all() #清除neo4j中原有的结点等所有信息entity []
with open(douban.json,r,encodingutf-8) as f:res json.load(f)for r in res:node_title Node(film,namer[title],idr[id],rater[rate],category,.join(r[category]) if r[category] ! None else None,district,.join(r[district]) if r[district] ! None else None,showtimer[showtime],lengthr[length],language,.join(r[language]) if r[language] ! None else None,othername,.join(r[othername]) if r[othername] ! None else None)#entity.append(node_title)graph.create(node_title)if r[director] ! None:for di in r[director]:if di not in entity:entity.append(di)node_director Node(director,namedi)rel Relationship(node_title,导演,node_director)graph.create(node_director)else:node_matcher NodeMatcher(graph)node node_matcher.match(director).where(namedi).first()if node None:node node_matcher.match(composer).where(namedi).first()if node None:node node_matcher.match(actor).where(namedi).first()node.add_label(director)else:node.add_label(director)rel Relationship(node_title,导演,node)graph.create(rel)if r[composer] ! None:for co in r[composer]:if co not in entity:entity.append(co)node_composer Node(composer,nameco)rel Relationship(node_title,编剧,node_composer)graph.create(node_composer)else:node_matcher NodeMatcher(graph)node node_matcher.match(composer).where(nameco).first()if node None:node node_matcher.match(director).where(nameco).first()if node None:node node_matcher.match(actor).where(nameco).first()node.add_label(composer)else:node.add_label(director)rel Relationship(node_title,编剧,node)graph.create(rel)if r[actor] ! None:for ac in r[actor]:if ac not in entity:entity.append(ac)node_actor Node(actor,nameac)rel Relationship(node_title,演员,node_actor)graph.create(node_actor)else:node_matcher NodeMatcher(graph)node node_matcher.match(actor).where(nameac).first()if node None:node node_matcher.match(director).where(nameac).first()if node None:node node_matcher.match(composer).where(nameac).first()node.add_label(actor)else:node.add_label(actor)rel Relationship(node_title,演员,node)graph.create(rel)最终知识图谱
