菜哥学知识图谱（通过“基于医疗知识图谱的问答系统”）（五）（neo4j的Cypher语言）

上接菜哥学知识图谱（通过“基于医疗知识图谱的问答系统”）（四）（代码分析2）

五一比平常还忙…把代码暂时放一放,插播一点Cypher语言。
为将来提高论文的逼格，有必要增加点高大上的图片。比如下面这种：

先运行neo4j：

打开neo4j的网页。

在这里写入Cypher语言：

写入：

match(m{name:'百日咳'})-[n]-(p) return m,n,p

运行，后出现上图。可在图片右上角的下载图标，选第一个导出成png图片。

简单解释一下语句。
match ：关键字，查询，类似sql里面的select
()括起来的，是节点；{}括起来的是属性。[]括起来的是关系。语句中间的划线-是格式，节点-关系-节点。这里这个划线-没带箭头，就是关系的方向不做限制。
m：自己起的，代表节点的变量（将查询结果赋值m）。p同m。
n：边的变量。
上面的语句，意思就是：查询(match)节点m-关系n-节点p，其中节点m属性为name:‘百日咳’。然后返回节点m、关系n、节点p。
n、p没有给出任何类型或属性限制，就是查询所有的与m有关系的节点。

可以尝试给关系一个限制，挑选一下关系。在n后面添加类型：

match(m{name:'百日咳'})-[n:acompany_with]-(p) return m,n,p
#这个[n:acompany_with]中，:后面的就是类型。

生成结果如下：

把关系n添加了类型限制，类型是acompany_with，并发症。
再加个箭头，做个关系的方向限制。

match(m{name:'百日咳'})-[n:acompany_with]->(p) return m,n,p

结果为：

点击左边的table，可以查看查询出来的节点、关系的属性。

顺便详细说明一下build_medicalgraph.py中用到的一句Cypher语言：

query = "match(p:%s),(q:%s) where p.name='%s'and q.name='%s' create (p)-[rel:%s{name:'%s'}]->(q)" % (
start_node, end_node, p, q, rel_type, rel_name)
self.g.run(query)

结合前面说明的，可以看出来：

match(p:%s),(q:%s)   #查找节点p和q，类型分别是参数中的start_node， end_node
where p.name='%s'and q.name='%s'  #限制条件为，节点p的属性中，name=参数中的p。q意思相同。
create (p)-[rel:%s{name:'%s'}]->(q)  #建立关系rel，类型为参数中的rel_type，属性为name=参数中的rel_name

后面的参数中：
start_node是起始节点的类型，具体字段如Disease；
end_node是到达节点的类型，具体字段如Food；
p是起始节点的名称，具体字段如‘百日咳’；
q是到达节点的名称，具体字段如‘樱桃番茄’；
rel_type是关系的类型，具体字段如‘do_eat’；
rel_name是关系的名称，具体字段如‘宜吃’。

可查看此关系：

match(m:Disease{name:'百日咳'})-[n:do_eat{name:'宜吃'}]-(p:Food{name:'樱桃番茄'}) return m,n,p

**本节结束
菜哥学知识图谱（通过“基于医疗知识图谱的问答系统”）（六）（代码分析3） **