graph.run("MERGE(p: Person{cate:'%s',Name: '%s'})"%(rela_array[3],rela_array[0]))
时间: 2024-02-26 08:53:02 浏览: 32
这是一段Python代码,它使用了Python驱动程序来连接Neo4j图形数据库,并使用Cypher语言来向数据库中添加一个名为"Person"的节点,其中包含两个属性:一个名为"cate",其值为rela_array[3],另一个名为"Name",其值为rela_array[0]。这段代码的作用是在图形数据库中创建一个新节点。
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graph.run( 'MATCH(e: Person), (cc: Person) \ WHERE e.Name=\'%s\' AND cc.Name=\'%s\'\ CREATE(e)-[r:%s{relation: \'%s\'}]->(cc)\ RETURN r' % (rela_array[0], rela_array[1], rela_array[2],rela_array[2]) )
这也是一段Python代码,它使用了Python驱动程序来连接Neo4j图形数据库,并使用Cypher语言来查询名为"Person"的节点,并创建一个新的关系,其中包含以下属性:
1. "e"节点的Name属性等于rela_array[0]
2. "cc"节点的Name属性等于rela_array[1]
3. 新关系的类型为rela_array[2]
4. 新关系的relation属性等于rela_array[2]
这段代码的作用是在图形数据库中创建一个新关系,将名为"e"的节点和名为"cc"的节点连接起来,并将它们之间的关系设置为rela_array[2]。最后,代码返回新创建的关系。
def print_info(self, logging): logging.info('n_users: %d' % self.n_users) logging.info('n_items: %d' % self.n_items) logging.info('n_entities: %d' % self.n_entities) logging.info('n_users_entities: %d' % self.n_users_entities) logging.info('n_relations: %d' % self.n_relations) logging.info('n_h_list: %d' % len(self.h_list)) logging.info('n_t_list: %d' % len(self.t_list)) logging.info('n_r_list: %d' % len(self.r_list)) logging.info('n_cf_train: %d' % self.n_cf_train) logging.info('n_cf_test: %d' % self.n_cf_test) logging.info('n_kg_train: %d' % self.n_kg_train)
这段代码定义了一个方法 print_info,接受一个 logging 参数。该方法用于输出一个 Knowledge Graph 的基本信息,包括节点数、边数、关系数等等。
具体来说,该方法输出了以下信息:
- n_users: 表示用户的数量
- n_items: 表示物品的数量
- n_entities: 表示实体的数量,包括用户和物品
- n_users_entities: 表示用户和实体的总数量
- n_relations: 表示关系的数量
- n_h_list: 表示头实体的数量
- n_t_list: 表示尾实体的数量
- n_r_list: 表示关系的数量
- n_cf_train: 表示用于 Collaborative Filtering 的训练集大小
- n_cf_test: 表示用于 Collaborative Filtering 的测试集大小
- n_kg_train: 表示用于 Knowledge Graph Embedding 的训练集大小
其中,self.h_list、self.t_list 和 self.r_list 是在该类的构造函数中生成的,分别表示头实体列表、尾实体列表和关系列表。其他的属性值也是在构造函数中计算出来的。