Neo4j图数据库实践——基于知识图谱方法开发构建猪类养殖疾病问答查询系统-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Neo4j图数据库实践——基于知识图谱方法开发构建猪类养殖疾病问答查询系统。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

Neo4j是一个开源的、高性能的图形数据库。它被设计用于存储、检索和处理具有复杂关系的大规模数据。与传统的关系型数据库不同，Neo4j使用图形结构来表示数据，其中节点表示实体，边表示实体之间的关系。这使得Neo4j在处理关系密集型数据时非常强大和高效。

以下是Neo4j的一些关键特点：

图形数据库：Neo4j是一个原生的、完全基于图形的数据库，它提供了图形模型来存储和管理数据。这使得它能够轻松地处理复杂的数据关系，如社交网络、推荐系统、网络安全等。
灵活的数据模型：Neo4j的数据模型非常灵活，可以轻松地表示各种类型的实体和关系。你可以定义自己的节点标签和边类型，并为它们添加属性，以便更好地表示你的数据结构。
高性能：Neo4j通过使用高效的图形遍历算法和索引机制来实现出色的性能。它可以快速地执行复杂的图形查询，支持深度遍历和快速的关系导航。
原生的查询语言：Neo4j使用一种名为Cypher的原生查询语言来操作和查询图形数据。Cypher具有直观的语法，可以轻松地表达各种图形查询模式，包括节点和边的匹配、路径遍历和聚合操作等。
ACID事务支持：Neo4j支持原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID）的事务特性。这确保了数据的完整性和一致性，同时提供了可靠的持久化机制。
生态系统和工具支持：Neo4j拥有丰富的生态系统和工具支持，包括可视化工具、ETL工具、驱动程序和集成库等。这些工具使得开发人员和数据分析师能够更轻松地使用和操作Neo4j数据库。

Neo4j官网在这里，如下所示：
Neo4j图数据库实践——基于知识图谱方法开发构建猪类养殖疾病问答查询系统,neo4j,数据库,知识图谱

可以根据自己的需要进行下载安装使用。

安装完成启动截图如下所示：

Neo4j图数据库实践——基于知识图谱方法开发构建猪类养殖疾病问答查询系统,neo4j,数据库,知识图谱

这里我安装的是1.5.8的版本的。

之前在学校的时候就有接触过Neo4j数据库，只是简单的安装实践了一下，后面因为课题方向换了，所以后面就没有再接触到了，周末闲来无事正好最近也又看到了这个图数据库的内容，就想着

来上手做一下实践开发项目，这里主要以前面项目中收集到的猪类相关养殖疾病数据集为基准，来构建基于知识图谱的问答系统。

知识图谱是一种用于组织、表示和存储结构化知识的图形化知识库。它将现实世界的实体、概念和它们之间的关系表示为图形结构，可以帮助我们更好地理解和分析知识。

知识图谱通常由三个主要组成部分构成：

实体（Entities）：实体代表现实世界中的具体事物，可以是人、地点、物品、事件等等。每个实体都有唯一的标识符和相关的属性信息。
属性（Attributes）：属性描述实体的特征和性质。例如，一个人实体可以有属性如姓名、年龄、性别等。
关系（Relationships）：关系表示实体之间的连接和关联。它们描述了实体之间的语义关系，如"工作在"、"位于"、"是子集/超集"等等。

知识图谱的优势在于它能够捕捉和表示复杂的关联关系，并提供了一种结构化的方式来存储和查询知识。它可以用于构建智能推荐系统、问答系统、语义搜索引擎等应用。通过使用知识图谱，我们可以进行更高级的数据分析、语义推理和信息提取。

举个例子，以百科全书为例，知识图谱可以将不同的主题、人物、事件等实体组织成一个图形结构，并使用关系链接它们。通过这种方式，我们可以轻松地浏览和发现相关的知识，例如查找某个人物的家庭成员、了解某个事件的历史背景等等。

首先来简单看下数据集情况，如下所示：

"猪附红细胞体病": {
    "name": "猪附红细胞体病",
    "desc": "由附红细胞体寄生于猪的红细胞表面或游离于血浆、组织液及脑脊液中引起的一种人畜共患病，猪发病时，皮肤发红，故又称“猪红皮病”。",
    "cause": "附红细胞体病是由多种原因引发的疾病，只有在应激和肌体抗病力降低的情况下才会诱发此病。如饲养管理不良、天气突变、突然换料、更换圈舍、密度过大等应激因素或患猪瘟、猪蓝耳病、传染性胸膜肺炎、猪链球菌病、副猪嗜血杆菌病等慢性病时，最易并发和继发附红细胞体病。",
    "prevent": "预防本病的发生应加强猪场的卫生防疫，消除各种应激因素。在温热季节应定期喷洒杀虫剂，以杀灭蚊、蝇、蜱、牛虻、体虱、跳蚤等吸血昆虫，消除传染媒介。发病猪只要进行及时有效的治疗。对无治疗价值的病猪应及时进行淘汰，以清除传染源。阳性猪群，饲料中可添加强力霉素等，以消除隐性感染。购入猪只要进行血液检查，防止引入病猪或隐性感染猪。本病流行季节给予预防用药，可在饲料中添加上强力霉素或金霉素添加剂，或每公斤饲料添加90毫克阿散酸，连续使用30天，或每月使用7-10天。 防重于治是养猪的最后方法。",
    "cure_lasttime": "一般3-14天。",
    "cure_way": "⑴血虫净(或三氮眯、贝尼尔) 每公斤体重用5mg-10mg，用生理盐水稀释成5%溶液，分点肌肉注射，1天1次，连用3天。⑵咪唑苯脲每公斤体重用1mg-3mg，1天1次，连用2天-3天。⑶四环素、土霉素(每公斤体重10mg)和金霉素(每公斤体重15mg)口服或肌注或静注，连用7天-14天。⑷新胂凡纳明按每公斤体重10mg-15mg静脉注射，一般3天后症状可消失。",
    "easy_get": "不同年龄的猪均有易感性，通常发生在哺乳猪、怀孕的母猪以及受到高度应激的肥育猪身上。",
    "symptom": [
      "体温升高为40.5℃~42℃",
      "皮肤发红，指压退色",
      "精神不振",
      "食欲减退",
      "怕冷聚堆",
      "咳嗽",
      "流鼻涕",
      "呼吸困难",
      "尿液淡黄",
      "发病中期，病猪行走时后躯摇晃，喜卧厌立，便秘或拉稀，精神沉郁，呼吸困难",
      "血液稀薄，色淡，往往随注射针孔流血不止",
      "皮毛枯燥",
      "背腹部毛色铁锈色",
      "皮肤苍白",
      "耳内侧、背侧、颈背部、腹侧部皮肤出现暗红色出血点，可视黏膜轻度肿胀，初期潮红，后期苍白",
      "轻度黄疸",
      "尿液淡黄、淡红或呈红褐色，卧地不起",
      "后期，病猪耳朵变蓝色、坏死，排血便和血红蛋白尿，最后四肢呈游泳状划动，呼吸困难，衰竭死亡"
    ],
    "recommand_drug": [
      "抗生素",
      "磺胺类",
      "砷制剂",
      "血虫净",
      "三氮眯",
      "贝尼尔",
      "咪唑苯脲",
      "四环素",
      "土霉素",
      "金霉素",
      "新胂凡纳明"
    ],
    "checks": [
      "猪附红细胞体病的发热、贫血、黄疸等症状具有一定的诊断意义，其他临床症状，如食欲减退、呼吸急迫、心悸亢进等非特征性症状在本病的诊断上意义不大。",
      "猪患附红细胞体病后全身各部均无特征性的病理变化，一般无需作病理学检查。因此，对本病确诊，必须先进行实验室检查。",
      "实验室诊断的方法很多，如可用间接红细胞凝集试验、补体结合试验、相差显微镜观察和染色血液涂片观察等。",
      "间接红细胞凝集试验和补体结合试验反应敏感、检出率高，但试验条件要求高，需要时间较长。",
      "相差显微镜观察和染色血液涂片观察以及鲜血直接压片，所需设备和药品较少，且操作简单、快捷，检出率也较高，一般在半个小时内即可作出确切诊断。"
    ],
    "departments": [
      "寄生虫病"
    ],
    "methods": [
      "温热季节定期喷洒杀虫剂",
      "及时治疗发病猪只，无治疗价值的猪只应及时淘汰",
      "阳性猪群，饲料中可添加强力霉素等，以消除隐性感染。",
      "购入猪只要进行血液检查，防止引入病猪或隐性感染猪。"
    ],
    "acompany_with": [
      "链球菌病",
      "猪水肿病",
      "仔猪副伤寒",
      "猪肺疫",
      "猪丹毒",
      "猪瘟",
      "弓形虫病"
    ]
  }

上面是单个疾病的相关内容详情，可以看到包含有很多的内容。

下面是一些常见猪病的介绍，如下所示：

{
    "猪附红细胞体病": {
        "疾病所属类别": "寄生虫病",
        "疾病诊断要点": "相差显微镜观察和染色血液涂片观察以及鲜血直接压片，所需设备和药品较少，且操作简单、快捷，检出率也较高，一般在半个小时内即可作出确切诊断。",
        "疾病推荐药物": "新胂凡纳明",
        "疾病预防措施": "购入猪只要进行血液检查，防止引入病猪或隐性感染猪。"
    },
    "副猪嗜血杆菌病": {
        "疾病所属类别": "细菌性传染病",
        "疾病诊断要点": "该病易与传染性胸膜肺炎相混淆，但该病引起的病变多数为脑膜炎，关节炎和四肢跛行等，而传染性胸膜性肺炎较少见。",
        "疾病推荐药物": "阿莫西林",
        "疾病预防措施": "疫苗免疫"
    },
    "猪支原体肺炎": {
        "疾病所属类别": "传染病",
        "疾病诊断要点": "其他内脏一般无明显变化。",
        "疾病推荐药物": "中药方剂 (苏子、杏仁、款冬花、桔梗、甘草、陈皮、鱼腥草等)",
        "疾病预防措施": "加强消毒，保持栏舍清洁、干燥通风。"
    },
    "猪圆环病毒病": {
        "疾病所属类别": "病毒性传染病",
        "疾病诊断要点": "血清学检查：是生前诊断的一种有效手段。诊断本病的方法有:间接免疫荧光法(IIF)，免疫过氧化物单层培养法，ELISA方法，聚合酶链式反应(PCR)方法，核酸探针杂交及原位杂交试验(ISH)等方法。",
        "疾病推荐药物": "选用新型的抗病毒剂如干扰素、白细胞介导素、免疫球蛋白、转移因子等进行治疗，同时配合中草药抗病毒制剂，会取得明显治疗效果。",
        "疾病预防措施": "加强饲养管理"
    },
    "猪链球菌病": {
        "疾病所属类别": "人畜共患病",
        "疾病诊断要点": "药敏试验",
        "疾病推荐药物": "抗生素",
        "疾病预防措施": "加强饲养管理"
    },
    "猪伪狂犬病": {
        "疾病所属类别": "急性传染病",
        "疾病诊断要点": "血清学诊断可直接用免疫荧光法、间接血凝抑制试验、琼脂扩散试验、补体结合试验、酶联免疫吸附试验、乳胶凝集试验。",
        "疾病推荐药物": "猪血清抗体",
        "疾病预防措施": "同时，还要严格控制犬、猫、鸟类和其他禽类进入猪场，严格控制人员来往，并做好消毒工作及血清学监测等，这样对本病的防制也可起到积极的推动作用。"
    }

接下来就需要开发程序完成数据的加载解析入库操作了，这里定义pigMedicalGraph类，如下所示：

#!usr/bin/env python
# encoding:utf-8
from __future__ import division


"""
功能：  猪类疾病知识图谱构建
"""

import os
import json
from py2neo import Graph,Node


class pigMedicalGraph:
    def __init__(self):


    def read_nodes(self):


    def create_node(self, label, nodes):


    def create_diseases_nodes(self, disease_infos):
     

    def create_graphnodes(self):


    def create_graphrels(self):


    def create_relationship(self, start_node, end_node, edges, rel_type, rel_name):

首先是加载解析本地数据，如下所示：

count = 0
with open(self.data_path, encoding="utf-8") as f:
    data_dict = json.load(f)
for one_key in data_dict:
    data_json = data_dict[one_key]
    disease_dict = {}
    count += 1
    print(count)
    disease = data_json["name"]
    print(disease)
    disease_dict["name"] = disease
    if type(disease) == list:
        diseases += disease
        disease = disease[0]
    else:
        diseases.append(disease)
    disease_dict["desc"] = ""
    disease_dict["cause"] = ""
    disease_dict["prevent"] = ""
    disease_dict["cure_lasttime"] = ""
    disease_dict["cure_way"] = ""
    disease_dict["symptom"] = ""
    disease_dict["recommand_drug"] = ""
    print("59")
    if "symptom" in data_json:
        symptoms += data_json["symptom"]
        for symptom in data_json["symptom"]:
            has_symptom.append([disease, symptom])
    if "checks" in data_json:
        checks += data_json["checks"]
        for check in data_json["checks"]:
            need_check.append([disease, check])
    if "departments" in data_json:
        departments += data_json["departments"]
        for department in data_json["departments"]:
            belongs_to.append([disease, department])
    if "methods" in data_json:
        methods += data_json["methods"]
        for method in data_json["methods"]:
            recommand_method.append([disease, method])
    if "desc" in data_json:
        disease_dict["desc"] = data_json["desc"]
    if "prevent" in data_json:
        disease_dict["prevent"] = data_json["prevent"]
    if "cause" in data_json:
        disease_dict["cause"] = data_json["cause"]
    if "easy_get" in data_json:
        disease_dict["easy_get"] = data_json["easy_get"]
    if "cure_way" in data_json:
        disease_dict["cure_way"] = data_json["cure_way"]
    if "cure_lasttime" in data_json:
        disease_dict["cure_lasttime"] = data_json["cure_lasttime"]
    if "recommand_drug" in data_json:
        recommand_drug1 = data_json["recommand_drug"]
        drugs += recommand_drug1
        for drug in recommand_drug1:
            recommand_drug.append([disease, drug])
    disease_infos.append(disease_dict)

接下来是创建知识图谱中的节点node，实现如下所示：

def create_node(self, label, nodes):
    """
    创建节点
    """
    count = 0
    for node_name in nodes:
        node = Node(label, name=node_name)
        self.g.create(node)
        count += 1
        print(count, len(nodes))
    return

之后我们来实现创建知识图谱中疾病的节点，如下所示：

def create_diseases_nodes(self, disease_infos):
    """
    创建知识图谱中疾病的节点
    """
    count = 0
    for disease_dict in disease_infos:
        print(disease_dict)
        node = Node(
            "Disease",
            name=disease_dict["name"],
            desc=disease_dict["desc"],
            cause=disease_dict["cause"],
            prevent=disease_dict["prevent"],
            cure_lasttime=disease_dict["cure_lasttime"],
            cure_way=disease_dict["cure_way"],
            easy_get=disease_dict["easy_get"],
            recommand_drug=disease_dict["recommand_drug"],
            symptom=disease_dict["symptom"],
        )
        print("132")
        self.g.create(node)
        count += 1
        print(count)
    return

接下来是创建知识图谱实体节点类型schema，核心实现如下所示：

self.create_diseases_nodes(disease_infos)
self.create_node("checks", checks)
self.create_node("departments", departments)
self.create_node("diseases", diseases)
self.create_node("drugs", drugs)
self.create_node("methods", methods)
self.create_node("symptoms", symptoms)

之后我们来创建实体关联边，实现如下所示：

def create_relationship(self, start_node, end_node, edges, rel_type, rel_name):
    """
    创建实体关联边
    """
    count = 0
    # 去重处理
    set_edges = []
    for edge in edges:
        set_edges.append("".join(edge))
    all = len(set(set_edges))
    for edge in set(set_edges):
        edge = edge.split("")
        p = edge[0]
        q = edge[1]
        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)
        )
        try:
            self.g.run(query)
            count += 1
            print(rel_type, count, all)
        except Exception as e:
            print(e)
    return

最后我们来创建实体关系边，如下所示：

self.create_relationship("diseases", "departments", belongs_to, "belongs_to", "属于")
self.create_relationship("diseases", "checks", need_check, "need_check", "疾病诊断结果")
self.create_relationship(
    "diseases", "drugs", recommand_drug, "recommand_drug", "疾病推荐药品"
)
self.create_relationship(
    "diseases", "methods", recommand_method, "recommand_method", "疾病预防措施"
)
self.create_relationship("diseases", "symptoms", has_symptom, "has_symptom", "疾病症状")
self.create_relationship(
    "diseases", "diseases", acompany_with_, "acompany_with_", "疾病并发疾病"
)

到这里基本上数据的解析加载入库操作就完成了。

可以直接在neo4j数据库桌面端打开查看，如下所示：

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也可以直接复制http://localhost:7474/browser/

在浏览器端打开即可，如下所示：

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显然我自己觉得浏览器端的操作和可视化更加柔顺丝滑。

这里可以直接借助于知识图谱的能力来进行知识的查询回答，简单的实现如下所示：

class ChatRobot:
    def __init__(self):
        self.classifier = QuestionClassifier()
        self.parser = QuestionPaser()
        self.searcher = AnswerSearcher()

    def chat_main(self, sent):
        answer = "尊敬的用户您好，我是AI医药智能助理，希望可以帮到您！"
        res_classify = self.classifier.classify(sent)
        if not res_classify:
            return answer
        res_sql = self.parser.parser_main(res_classify)
        print("res_sql: ", res_sql)
        final_answers = self.searcher.search_main(res_sql)
        if not final_answers:
            return answer
        else:
            return "\n".join(final_answers)


if __name__ == "__main__":
    handler = ChatRobot()
    while True:
        question = input("user:")
        answer = handler.chat_main(question)
        print("AI:", answer)

实例输出如下所示：

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接下来我们再来简单看下neo4j数据库端可视化的呈现：

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每一块都包括了Graph、Table、Text和Code四种表示或者是说存储形式，接下来我们以一个实际样例来进行展示，如下所示：

【Graph】

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【Table】

{
  "start": {
    "identity": 284,
    "labels": [
      "diseases"
    ],
    "properties": {
      "name": "猪圆环病毒病"
    },
    "elementId": "284"
  },
  "end": {
    "identity": 230,
    "labels": [
      "departments"
    ],
    "properties": {
      "name": "病毒性传染病"
    },
    "elementId": "230"
  },
  "segments": [
    {
      "start": {
        "identity": 284,
        "labels": [
          "diseases"
        ],
        "properties": {
          "name": "猪圆环病毒病"
        },
        "elementId": "284"
      },
      "relationship": {
        "identity": 0,
        "start": 284,
        "end": 230,
        "type": "belongs_to",
        "properties": {
          "name": "属于"
        },
        "elementId": "0",
        "startNodeElementId": "284",
        "endNodeElementId": "230"
      },
      "end": {
        "identity": 230,
        "labels": [
          "departments"
        ],
        "properties": {
          "name": "病毒性传染病"
        },
        "elementId": "230"
      }
    }
  ],
  "length": 1.0
}

【Text】

╒════════════════════════════════════════════════════╕
│"p"                                                 │
╞════════════════════════════════════════════════════╡
│[{"name":"猪圆环病毒病"},{"name":"属于"},{"name":"病毒性传染病"}] │
├────────────────────────────────────────────────────┤
│[{"name":"猪圆环病毒病"},{"name":"属于"},{"name":"病毒性传染病"}] │
├────────────────────────────────────────────────────┤
│[{"name":"猪圆环病毒病"},{"name":"属于"},{"name":"病毒性传染病"}] │
├────────────────────────────────────────────────────┤
│[{"name":"猪圆环病毒病"},{"name":"属于"},{"name":"病毒性传染病"}] │
├────────────────────────────────────────────────────┤
│[{"name":"猪圆环病毒病"},{"name":"属于"},{"name":"病毒性传染病"}] │
├────────────────────────────────────────────────────┤
│[{"name":"猪圆环病毒病"},{"name":"属于"},{"name":"病毒性传染病"}] │
├────────────────────────────────────────────────────┤
│[{"name":"猪圆环病毒病"},{"name":"属于"},{"name":"病毒性传染病"}] │
├────────────────────────────────────────────────────┤
│[{"name":"猪圆环病毒病"},{"name":"属于"},{"name":"病毒性传染病"}] │
├────────────────────────────────────────────────────┤
│[{"name":"猪圆环病毒病"},{"name":"属于"},{"name":"病毒性传染病"}] │
├────────────────────────────────────────────────────┤
│[{"name":"猪肾虫病"},{"name":"属于"},{"name":"寄生虫病"}]     │
├────────────────────────────────────────────────────┤
│[{"name":"猪肾虫病"},{"name":"属于"},{"name":"寄生虫病"}]     │
├────────────────────────────────────────────────────┤
│[{"name":"猪肾虫病"},{"name":"属于"},{"name":"寄生虫病"}]     │
├────────────────────────────────────────────────────┤
│[{"name":"猪肾虫病"},{"name":"属于"},{"name":"寄生虫病"}]     │
├────────────────────────────────────────────────────┤
│[{"name":"猪肾虫病"},{"name":"属于"},{"name":"寄生虫病"}]     │
├────────────────────────────────────────────────────┤
│[{"name":"猪肾虫病"},{"name":"属于"},{"name":"寄生虫病"}]     │
├────────────────────────────────────────────────────┤
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【Code】

Neo4j图数据库实践——基于知识图谱方法开发构建猪类养殖疾病问答查询系统,neo4j,数据库,知识图谱