WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Как использовать шифр для создания связи между элементами в массиве и другим узлом

Я хотел бы использовать шифр для создания связи между элементами в массиве и другим узлом.

Результатом этого запроса был список пустых узлов, связанных друг с другом.

MATCH (person:person),(preference:preference) 
UNWIND person.preferences AS p
WITH p
WHERE NOT (person)-[:likes]->(preference) AND 
p = preference.name CREATE (person)-[r:likes]->(preference)

Где person.preferences содержит массив имен предпочтений.

Очевидно, я делаю что-то не так. Я новичок в neo4j, и любая помощь с вышеизложенным будет высоко оценена.

neo4j cypher
21.04.2016

Ответы:


1

Свойства — это атрибуты узлов, а отношения включают один или два узла. Таким образом, невозможно создать связь между свойствами двух узлов. Вам нужно будет разделить свойства на их собственную коллекцию узлов, а затем создать связь между соответствующими узлами.

Вы можете сделать все это в одном выражении, например:

create (:Person {name: "John"})-[:LIKES]->(:Preference {food: "ice cream"})

Для других людей вы не хотите создавать повторяющиеся настройки, поэтому вы должны найти настройку, создать узел :Person, а затем создать отношение, например:

match (preference:Preference {food: "ice cream"})
create (person:Person {name: "Jane"})
create (person)-[:LIKES]->(preference)

Суть вашего варианта использования заключается в том, что вам нужно разделить массивы предпочтений на набор узлов, а затем создать отношения между узлами людей и вашими новыми узлами предпочтений.

21.04.2016

2

Одна вещь....

ПОИСКПОЗ (человек:человек),(предпочтение:предпочтение)
Создает декартово произведение (неэффективно и вызывает странные вещи)

Попробуй это...

// Get all persons
MATCH (person:person)
// unwind preference list, (table is now person | preference0, person | preference1)
UNWIND person.preferences AS p
// For each row, Match on prefrence 
MATCH (preference:preference)
// Filter on preference column
WHERE preference.name=p
// MERGE instead of CREATE to "create if doesn't exist"
MERGE (person)-[:likes]->(preference)
RETURN person,preference

Если это не сработает, не могли бы вы предоставить свои образцы данных и версию noe4j? (Насколько я могу судить, технически ваш запрос должен работать)

14.04.2017
  • @mattcameron Кроме того, полезно иметь индекс или уникальное ограничение для :preference(name) для более быстрого сопоставления, иначе запрос выполнит полное сканирование меток узлов :preference для каждого предпочтения, с которым вы пытаетесь сопоставить. 15.04.2017
    • Новые материалы
    Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
    Просто начните и учитесь самостоятельно Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
    Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
    В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
    Объяснение документов 02: BERT
    BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
    Как проанализировать работу вашего классификатора?
    Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
    Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
    Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
    Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
    Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
    Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
    Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
    Для любых предложений по сайту: [email protected]