从neo4j查询结果构造NetworkX图？

Neo4j是一个高性能的NoSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中。NetworkX是一个用于创建、操作和研究复杂网络结构、动态和功能的Python软件包。将Neo4j查询结果构造为NetworkX图可以帮助你分析和可视化图数据。

基础概念

Neo4j: 图形数据库，使用Cypher查询语言来查询图数据。 NetworkX: Python库，用于创建、操作复杂网络的结构、动态和功能。

类型与应用场景

社交网络分析: 分析用户之间的关系。
推荐系统: 根据用户行为和偏好构建图模型。
生物信息学: 研究蛋白质相互作用网络。
交通网络分析: 分析道路和交通流量。

示例代码

以下是一个简单的示例，展示如何从Neo4j查询结果构造NetworkX图：

from neo4j import GraphDatabase
import networkx as nx

# 连接到Neo4j数据库
uri = "bolt://localhost:7687"
user = "neo4j"
password = "password"
driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=(user, password))

# 定义Cypher查询
query = """
MATCH (n)-[r]->(m)
RETURN n.name AS source, m.name AS target, type(r) AS relationship
"""

# 执行查询并构造NetworkX图
def create_graph_from_neo4j():
    G = nx.DiGraph()  # 创建有向图
    with driver.session() as session:
        result = session.run(query)
        for record in result:
            source = record["source"]
            target = record["target"]
            relationship = record["relationship"]
            G.add_edge(source, target, relationship=relationship)
    return G

# 创建图并打印节点和边
G = create_graph_from_neo4j()
print("Nodes:", G.nodes())
print("Edges:", G.edges(data=True))

# 关闭Neo4j驱动
driver.close()