neo4j 查看层级

根据提供的引用[1]，Neo4j中的层级可以通过CQL语句进行查询。具体来说，可以使用MATCH语句和RETURN语句来查询节点和关系的层级关系。例如，以下CQL语句可以查询名为"Tom"的节点及其所有子节点：

MATCH (n:Person{name:"Tom"})-[*]->(m)
RETURN n,m

其中，"Person"是节点的标签，"name"是节点的属性，"Tom"是属性值。"[*]"表示查询所有深度的关系，"m"表示子节点。

根据提供的引用，如果您使用的是Spring Data Neo4j，则可以使用@Query注释来定义自定义CQL查询。例如，以下代码片段演示了如何使用@Query注释来查询名为"Tom"的节点及其所有子节点：

@Query("MATCH (n:Person{name:{name}})-[*]->(m) RETURN n,m")
List<CrudNode> findByName(@Param("name") String name);

其中，"{name}"是占位符，可以通过@Param注释来传递参数。

相关问题

neo4j 多级查询

在Neo4j中进行多级查询可以使用Cypher查询语言来实现。首先，您需要定义适当的实体和DAO组件来映射数据模型。根据引用和引用中的代码，您可以使用`CrudNode`实体类和`NeoRepository`接口来操作数据。接下来，您可以使用Cypher查询语言编写查询语句。

根据引用中的数据逻辑，如果您需要提取与特定`pin`关联的全部类目数据并选择最高级别的数据，您可以使用以下查询语句：

MATCH (p:CrudNODE)-[:buxiangjiaban*]->(c:CrudNODE)
WHERE ID(p) = {pinId}
OPTIONAL MATCH (c)-[:buxiangjiaban]->(child:CrudNODE)
WHERE NOT (child)-[:buxiangjiaban]->()
RETURN p, c
ORDER BY LENGTH((c)-[:buxiangjiaban*]->()) DESC
LIMIT 1

请注意，上述查询假设您具有`pin`节点的唯一标识符。您可以将`{pinId}`替换为实际的`pin`节点的标识符值。

这个查询使用了Cypher的`MATCH`和`OPTIONAL MATCH`子句来匹配与特定`pin`关联的全部类目数据，并使用`ORDER BY`子句根据关联类目的级别降序排序。最后，使用`LIMIT 1`限制结果只返回最高级别的类目数据。

请注意，以上仅是一个示例查询语句，具体的语句可能因您的数据模型和需求而有所不同。您可以根据实际情况进行调整和修改。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [neo4j 层级查询](https://blog.csdn.net/qq_32489573/article/details/96455318)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [neo4j查询节点关联的有等级关系的节点数据，只取最高节点的数据，简化提数逻辑](https://blog.csdn.net/Mint6/article/details/113921222)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

neo4j python 智能问答系统

这是一个基于Python和Django框架的智能问答系统，使用了Neo4j作为数据库。该系统可以批量导入多个层级的问答信息，并提供了前台页面的智能问答功能。用户可以根据提示深入了解问题。以下是该系统的一些特点和使用方法：

1. 该系统使用了Neo4j作为数据库，可以存储大量的知识题库，并支持多层级的问答信息。

2. 该系统提供了数据的批量导入功能，支持xls格式的模板，用户可以自定义导入多个层级的问答信息。

3. 该系统提供了前台页面的智能问答功能，用户可以输入问题并得到相应的答案。

4. 该系统可以作为某些系统的附带问答模块，或者AI智能回复服务。

以下是一个使用Neo4j和Python实现的简单的智能问答系统的代码示例：

from py2neo import Graph

# 连接Neo4j数据库
graph = Graph("bolt://localhost:7687", username="neo4j", password="password")

# 查询问题的答案
def get_answer(question):
    cypher = "MATCH (n:Question)-[:ANSWER]->(a:Answer) WHERE n.name = '{}' RETURN a.name".format(question)
    result = graph.run(cypher).data()
    if result:
        return result[0]['a.name']
    else:
        return "Sorry, I don't know the answer to that question."

# 测试
question = "What is the capital of France?"
answer = get_answer(question)
print(answer)