前言
本文將帶你用 neo4j 快速實現一個明星關係圖譜，因為拖延的緣故，正好趕上又一年的4月1日，於是將文中的幾個例子順勢改成了“哥哥”張國榮。正所謂“巧婦難為無米之炊”，本次爬取娛樂圈_專業的娛樂綜合入口網站下屬“明星”頁的“更多明星”裡所有9141條資料。
篩選出個人主頁中含“明星關係”的資料，進一步爬取並解析出後續關係圖譜所需的資料。以“張國榮-個人主頁”為例，其直接相關的明星並不多，可見資料質量不一定多高，僅供練手，故不在此處過多糾纏。
資料到手後，存成 csv，丟到 neo4j 裡，就能查詢出“張國榮”的關係。
如果想進一步檢視“張國榮”擴散出去的關係，也很方便。
因緣際會
有沒有覺得很酷炫，很想趕緊學起來。不急，neo4j 部分很簡單的，所以先照舊講講那些“因緣際會”的事。
細數過往，已經用 Gephi 搞過好幾次關係圖譜，相對於微博轉發圖譜和知乎大V關注圖譜的中規中矩（見於：Gephi繪製微博轉發圖譜：以“@老婆孩子在天堂”為例、374名10萬+知乎大V（一）：相互關注情況），拿自己的日記進行分析就顯得別出心裁、令人眼前一亮，算得上自己蠻中意的作品，雖然技術細節非常粗糙（見於：2017，那些出現在日記中的人：簡單的文字挖掘）。不過回頭看來，這幾個的資料格式完全可以無縫應用到 neo4j 裡，感興趣的朋友可以去微博轉發圖譜一文裡領取資料並實現一波。
而說是“新近”其實也是半年前安利的紅樓夢人物關係及事件的視覺化圖譜，才是正兒八經用到 neo4j 的，當初自己也曾興致高昂地分析了下支撐該專案的json資料，手動寫了稍顯複雜的函式來提取“私通”相關的人物關係鏈，現在看來 neo4j 一行程式碼就能解決。（見於：安利一個驚豔的紅樓夢視覺化作品、左手讀紅樓夢，右手寫BUG，閒快活）
def word2id(word):
df = edges_df[edges_df.label== word]
from_id = df['from'].values.tolist()
to_id = df['to'].values.tolist()
return from_id, to_id
def id2label(ids):
tables = []
for ID in ids:
tables.append(person_df[person_df['id']==ID])
labels = pd.concat(tables)['label'].values.tolist()
return labels
def get_relation(from_id,to_id):
for from_label, to_label in zip(id2label(from_id), id2label(to_id)):
print(from_label, '--> {} -->'.format(word), to_label)
word = "私通"
from_id,to_id = word2id(word)
get_relation(from_id,to_id)
############################
# 以下為輸出結果
賈薔 --> 私通 --> 齡官
賈珍 --> 私通 --> 秦可卿
賈璉 --> 私通 --> 多姑娘
薛蟠 --> 私通 --> 寶蟾
王熙鳳 --> 私通 --> 賈蓉
秦可卿 --> 私通 --> 賈薔
司棋 --> 私通 --> 潘又安
寶蟾 --> 私通 --> 薛蟠
尤三姐 --> 私通 --> 賈珍
鮑二家的 --> 私通 --> 賈璉
智慧兒 --> 私通 --> 秦鍾
萬兒 --> 私通 --> 茗煙
複製程式碼Neo4j 安裝
Neo4j 屬於圖形資料庫，與更廣為人知的 MySQL 等關係型資料庫不同，其儲存的資料格式為節點和節點之間的關係，構建和查詢關係資料非常高效便捷。
安裝過程可參考：Neo4j 第一篇：在Windows環境中安裝Neo4j和Windows下安裝neo4j，原本想跳過這部分，但因為也遇到幾個小問題，所以簡單講下。
安裝 Java JDK。因為之前安裝 Gephi 時就弄過了，所以本次跳過。
從Neo4j官網下載最新社群（Community）版本 ，解壓到目錄，
E:\neo4j-file\neo4j-community-3.5.3\。
啟動Neo4j程式：組合鍵
Windows+R，輸入cmd，開啟命令列視窗，切換到主目錄cd E:\neo4j-file\neo4j-community-3.5.3，以管理員身份執行命令：neo4j.bat console後，會報錯。
百度解決方案，在
“我的電腦”-“屬性”-“高階系統設定”-“環境變數”,將主路徑放入系統變數中NEO4J_HOME=E:\neo4j-file\neo4j-community-3.5.3，同時將%NEO4J_HOME%\bin新增到path中，注意英文分號分隔。接著還有錯誤：Import-Module : 未能載入指定的模組“\Neo4j-Management.psd1”，於是更改
E:\neo4j-file\neo4j-community-3.5.3\bin\neo4j.ps1檔案裡的Import-Module "$PSScriptRoot\Neo4j-Management.psd1"為絕對路徑Import-Module "E:\neo4j-file\neo4j-community-3.5.3\bin\Neo4j-Management.psd1"儲存檔案後，重新啟用，紅色提示消失，執行
Neo4j install-service命令，將Neo4j服務安裝在系統上。然後執行Neo4j start命令，啟動Neo4j。
瀏覽器中輸入 http://localhost:7474 ，便可進入 neo4j 介面，初始登入名和密碼均為
neo4j，按照提醒修改密碼後，便完成了準備工作。
Neo4j 初體驗
安裝完成後，在以後的歲月裡，只需在命令列視窗進入E:\neo4j-file\neo4j-community-3.5.3\bin資料夾，執行neo4j start便可啟動
neo4j，然後開啟網址http://localhost:7474，輸入初始登入名和密碼均neo4j或修改後的密碼即可。
cd /d E:
cd E:\neo4j-file\neo4j-community-3.5.3\bin
neo4j start
複製程式碼接著便可以用 Cypher 查詢語言（CQL，像Oracle資料庫具有查詢語言SQL，Neo4j具有CQL作為查詢語言）建立節點和關係。可閱讀w3cschool的教程 快速入門：Neo4j - CQL簡介
下面是一些入門的語句，簡單瞭解下，後面實現明星關係圖譜就夠用了。
# 建立具有帶屬性（name ，age）的 People 節點
create(p:People{name:"Alex", age:20});
create(p:People{name:"Tom", age:22});
# 匹配 People節點，並返回其 name 和 age 屬性
match (p:People) return p.name, p.age
# 匹配所有 age 為20的 People 節點
match (p:People{age:20}) RETURN p
# 建立 Alex 和 Tom 之間單向的 Friend 關係
create(:People{name:"Alex", age:20})-[r:Friends]->(:People{name:"Tom", age:22})
#
match p=()-[r:RELATION]->() return p LIMIT 25
# 匹配所有節點並檢視其中25個
match (n) return n LIMIT 25;
# 簡單粗暴刪除所有節點及節點相關的關係
match (n) detach delete n
複製程式碼資料爬取
爬蟲部分不進行過多講解，一直翻頁直到獲取全部9141條明星姓名及個人主頁連結即可。完整程式碼見於：DesertsX/gulius-projects
另外提取了明星圖片連結等資訊，本次沒用到，可以忽略的，但如果能在關係圖譜中加入人物圖片，效果會更佳，只是還不知道如何實現。
import time
import random
import requests
from lxml import etree
import pandas as pd
from fake_useragent import UserAgent
ylq_all_star_ids = pd.DataFrame(columns = ['num', 'name', 'star_id', 'star_url', 'image'])
total_pages=153
for page in range(1, total_pages+1):
ua = UserAgent()
url = 'http://www.ylq.com/star/list-all-all-all-all-all-all-all-{}.html'
r = requests.get(url=url.format(page), headers=headers)
r.encoding = r.apparent_encoding
dom = etree.HTML(r.text)
# 'http://www.ylq.com/neidi/xingyufei/'
star_urls = dom.xpath('//div[@class="fContent"]/ul/li/a/@href')
star_ids = [star_url.split('/')[-2] for star_url in star_urls]
star_names = dom.xpath('//div[@class="fContent"]/ul/li/a/h2/text()')
star_images = dom.xpath('//div[@class="fContent"]/ul/li/a/img/@src')
print(page, len(star_urls), len(star_ids), len(star_images), len(star_names))
for i in range(len(star_ids)):
ylq_all_star_ids = ylq_all_star_ids.append({'num':int((page-1)*60+i+1), 'name': star_names[i],
'star_id':star_ids[i], 'star_url': star_urls[i],
'image':star_images[i]},ignore_index=True)
# if page%5 == 0:
# time.sleep(random.randint(0,2))
print("爬蟲結束！")
複製程式碼驗收下資料，沒問題。
由於並不是多有明星的個人主頁都含有“明星關係”的資料，所有篩選出含關係資料的1263條連結。注意這部分比較耗時，可自行優化加速，後續有空再改進。
star_has_relations = []
for num, url in enumerate(star_urls):
ua = UserAgent()
headers ={"User-Agent": ua.random,
'Host': 'www.ylq.com'}
try:
r = requests.get(url=url, headers =headers, timeout=5)
r.encoding = r.apparent_encoding
if 'starRelation' in r.text:
star_has_relations.append(url)
print(num, "Bingo!", end=' ')
if num%100==0:
print(num, end=' ')
except:
print(num, star_has_relations)
# if (num+index)%50==0:
# time.sleep(random.randint(0,2))
複製程式碼接著有針對性的爬取這部分關係資料即可，當然爬蟲部分可根據自己喜好，合併一些步驟，比如篩選含關係連結與爬取關係資料這個一步到位也可以。
datas = []
ylq_all_star_relations = pd.DataFrame(columns = ['num', 'subject', 'relation', 'object',
'subject_url', 'object_url', 'obeject_image'])
for num, subject_url in enumerate(star_has_relations):
ua = UserAgent()
headers ={"User-Agent": ua.random,
'Host': 'www.ylq.com'}
try:
r = requests.get(url=subject_url, headers =headers, timeout=5)
r.encoding = r.apparent_encoding
dom = etree.HTML(r.text)
subject = dom.xpath('//div/div/div/h1/text()')[0]
relations = dom.xpath('//div[@class="hd starRelation"]/ul/li/a/span/em/text()')
objects = dom.xpath('//div[@class="hd starRelation"]/ul/li/a/p/text()')
object_urls = dom.xpath('//div[@class="hd starRelation"]/ul/li/a/@href')
object_images = dom.xpath('//div[@class="hd starRelation"]/ul/li/a/img/@src')
for i in range(len(relations)):
relation_data = {'num': int(num+1), 'subject': subject, 'relation': relations[i],
'object': objects[i], 'subject_url':subject_url,
'object_url': object_urls[i], 'obeject_image':object_images[i]}
datas.append(relation_data)
ylq_all_star_relations = ylq_all_star_relations.append(relation_data,
ignore_index=True)
print(num, subject, end=' ')
except:
print(num, datas)
# if num%20 == 0:
# time.sleep(random.randint(0,2))
# print(num, 'sleep a moment')
複製程式碼獲取的明星關係資料格式如下，後面還考慮到情況，但貌似都可以刪減掉，所以在此就不贅述了，完整程式碼見於：DesertsX/gulius-projects
構建明星關係圖譜
如果你對爬蟲不感興趣，只是想知道如何匯入現有的csv資料，然後用neo4j構建關係圖譜，那麼直接從這裡開始實踐即可，畢竟這次的資料也是無償提供的。
手動去掉一些無用的列資料後，將ylq_star_nodes.csv和ylq_star_relations.csv兩個csv檔案，放到E:\neo4j-file\neo4j-community-3.5.3\import目錄下，然後分別執行下面兩個命令，就完成了關係圖譜的建立！是的，一秒完成，當然資料量大的話，可能會等上一小會。
LOAD CSV WITH HEADERS FROM 'file:///ylq_star_nodes.csv' AS data CREATE (:star{starname:data.name, starid:data.id});
LOAD CSV WITH HEADERS FROM "file:///ylq_star_relations.csv" AS relations
MATCH (entity1:star{starname:relations.subject}) , (entity2:star{starname:relations.object})
CREATE (entity1)-[:rel{relation: relations.relation}]->(entity2)
複製程式碼之後就可以分別查詢各種資訊了。
# 查某人全部關係
return (:star{starname:"張國榮"})-->();
複製程式碼
# 查某人朋友的朋友（5層關係）
match p=(n:star{starname:"張國榮"})-[*..5]->() return p limit 50;
複製程式碼
# 查詢特定關係
match p=()-[:rel{relation:"舊愛"}]->() return p LIMIT 25;
複製程式碼
# 使用函式，查詢張國榮與張衛健的最短路徑
match p=shortestpath((:star{starname:"張國榮"})-[*..5]->(:star{starname:"張衛健"})) return p;
複製程式碼
更多有趣的命令可自行學習和嘗試，其他好玩的資料集也可按個人興趣去耍耍。
