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构建知识图谱：从数据预处理到存入 Neo4j 图数据库

知识图谱（Knowledge Graph）作为一种结构化语义表示方法，广泛应用于搜索引擎、推荐系统、智能问答等领域。本文将以实际数据为例，讲解如何将原始数据处理成适合构建知识图谱的结构，并导入到 Neo4j 图数据库中。

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一、数据预处理

1. 原始数据示例

假设我们有一个招聘信息的数据集，包含如下字段：

• 名称（岗位名称）
• 公司
• 技能要求（用逗号分隔的技能列表）

名称,公司,技能要求
Python开发工程师,某科技公司,Python,Flask,Django
前端开发,互联网企业,JavaScript,React,HTML,CSS
数据分析师,大数据公司,SQL,Python,Pandas

2. 读取与清洗数据

import pandas as pddf = pd.read_csv('recruit.csv')
df.dropna(subset=['名称', '公司', '技能要求'], inplace=True)# 标准化技能字段，转换为列表
df['技能要求'] = df['技能要求'].apply(lambda x: [skill.strip() for skill in x.split(',')])

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二、构建图数据结构

我们计划构建以下实体关系：

• 岗位 节点：对应岗位名称
• 公司 节点：对应公司
• 技能 节点：技能名称
• 岗位-属于->公司
• 岗位-需要->技能

1. 生成图结构数据

from py2neo import Graph, Node, Relationshipgraph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "password"))for _, row in df.iterrows():job_node = Node("Job", name=row['名称'])company_node = Node("Company", name=row['公司'])graph.merge(job_node, "Job", "name")graph.merge(company_node, "Company", "name")graph.merge(Relationship(job_node, "BELONGS_TO", company_node))for skill in row['技能要求']:skill_node = Node("Skill", name=skill)graph.merge(skill_node, "Skill", "name")graph.merge(Relationship(job_node, "REQUIRES", skill_node))

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三、在 Neo4j 中查看数据

在 Neo4j 浏览器中输入如下查询语句，可以查看构建好的图谱：

MATCH (j:Job)-[:BELONGS_TO]->(c:Company) RETURN j, c LIMIT 20;
MATCH (j:Job)-[:REQUIRES]->(s:Skill) RETURN j, s LIMIT 20;

你也可以使用 Neo4j 的 Bloom 或其他可视化工具展示图谱关系。

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四、小结与建议

• 保证实体唯一性（如岗位名重复时需加入公司名作为区分）
• 对技能字段进行清洗与标准化（如统一大小写、去除空格）
• 推荐使用 merge 而非 create 以避免重复节点

通过以上步骤，你可以将结构化数据高效转换为图数据并导入 Neo4j，为后续的语义分析和智能问答打下基础。

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如需进一步构建基于知识图谱的问答系统、可视化平台，或集成语言模型进行语义搜索，欢迎继续关注后续内容！