给我mysql数据导入到neo4j数据库的例子

可以使用以下代码将MySQL数据导入到Neo4j数据库中：

LOAD CSV WITH HEADERS FROM "file:///example.csv" AS row
MATCH (u:User {userID: row.userID})
MATCH (p:Product {productID: row.productID})
MERGE (u)-[:PURCHASED]->(p)

这个例子假设MySQL数据已经导出到一个名为 "example.csv" 的 CSV 文件中，并且其中包含了用户和产品的信息。代码中的 MATCH 语句用来将每一行数据中的 userID 和 productID 分别与已经存在于 Neo4j 数据库中的 User 和 Product 节点进行匹配。如果匹配成功，则使用 MERGE 语句创建一个 PURCHASED 的关系，表示这个用户购买了这个产品。

需要注意的是，这个例子中的 MATCH 语句用到了 Neo4j 数据库中已经存在的节点。如果你的数据是新的，需要先使用 CREATE 语句在数据库中创建对应的节点。另外，LOAD CSV 语句需要在 Neo4j 浏览器中执行，而且需要修改文件路径以适应你在本地的文件存储路径。

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基于neo4j智能问答系统

基于neo4j的智能问答系统是一款简易版的智能问答系统，它使用neo4j作为数据库，存储了知识题库。用户可以根据提示深入了解问题。该系统使用python django框架作为服务端技术，前台使用html、css和jquery。已实现的功能包括数据的批量导入、有模板（xls格式），可以自定义导入多个层级的问答信息，并且前台页面具备智能问答功能。这个系统可以作为某些系统的附带问答模块，或者提供AI智能回复服务。知识图谱的系统构建是该系统最激动人心的环节，它利用python中的py2neo模块连接neo4j数据库，并借助python语言完成对neo4j的各种操作。知识图谱的构建和内容的检索都依赖于py2neo模块的功能。

在基于neo4j的智能问答系统中，neo4j数据库类似于mysql数据库，都有自己官方的查询语言。在neo4j中，查询语言被称为cypher。如果需要进行复杂的应用，需要花费精力单独进行查询。在查询肖申克的救赎的上映时间这个例子中，使用了cypher查询语句：match (n:movie) where n.title = '肖申克的救赎' return n.time。这是cypher中最简单的查询语句之一，可以用来获取指定电影的上映时间。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [基于neo4j知识图谱的智能问答系统](https://blog.csdn.net/qq_33183456/article/details/123191109)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [python+neo4j构建基于知识图谱的电影知识智能问答系统](https://blog.csdn.net/DALEONE/article/details/125116858)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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