利用neo4j和Hadoop构建知识图谱

知识图谱（knowledge graph）是指以人工智能为支持的大范围网络，构建在数据仓库中的概念和关系的抽象，用于从一系列数据中获得知识的技术。知识图谱在企业信息化、科学研究、业务决策和互联网利用等领域中具有重要的利用价值。Neo4j和Hadoop是两个区别的散布式计算框架，可以结合使用来构建知识图谱。

Neo4j是一种基于图形的关系数据库，用于构建知识图谱。它是另外一种非关系型数据库的一种选择，其底层支持在现有一般知识图谱服务器中实现，例如Neo4j，Sesame和Jena。Neo4j中的图形模型可以表达复杂的实体属性和关系，允许高效地查询，使用者可以灵活实现复杂的业务逻辑，用于从数据中抽取知识。例以下面代码可以查询指定节点连接的所有节点：

MATCH (a {name:”John”}) – [:KNOWS]- (b)

RETURN b

Organe4j可使用Cypher查询语言构建图形，用于快速查询和分析数据，提高查询效力。因此，Neo4j的快速查询和可扩大性使其成为构建知识图谱的有力工具，可有效支持企业决策。

另外一方面，Apache Hadoop是一个开源的散布式计算框架，可以实现大范围数据的散布式处理，将大范围的数据集分解为多个数据分片，有效地履行计算任务，如MapReduce和Spark。其丰富的散布式处理功能可以有效利用于构建知识图谱，可以对大范围数据进行高效处理，提取参与其中的实体之间的关系，构成有价值的知识。

因此，结合Neo4j和Hadoop，我们可以利用这两个强大的散布式系统来构建有价值的知识图谱，根据节点和实体之间的关系，建立一个动态的知识网络，增进企业信息化、科学研究、业务决策和互联网利用等方面的发展。

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