使用Neo4j进行数据分析

我想将我的Neo4j graph数据库与for

data analytics

集成在一起。是否可以直接集成GraphLab而无需显式取出数据库快照

是否有其他工具可以轻松与Neo4j集成以实现相同的功能

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如果不可能，那么问题是Neo4j不允许以csv格式导出数据。虽然GraphLab只允许csv导入。

如果图形足够小，可以装入RAM，则可以通过以下几个步骤进行导入：

用于从neo4j导出到GraphML

用于将GraphML导入NetworkX图形对象（我们称之为

g

）

使用循环或列表理解将NetworkX图形中的顶点和边添加到（我们称之为

sg

）：

进口graphlab
sg=graphlab.SGraph（）
sg=sg.add_顶点（[g.nodes（）中i的graphlab.Vertex（i）]）
sg=sg.添加_边（[graphlab.Edge（*Edge）表示g.edges（）中的边）

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您也可以使用py2neo（如上面的注释中所述，用于查询图形），但不是写入CSV，而是直接从查询中构建

SGraph

，可以使用添加顶点和添加边，也可以通过构建顶点/边SFrames，然后使用这些构建图形。这可能是一个更快的生产解决方案（没有中间磁盘表示），并且如果您的图形大于RAM所能容纳的大小，也可能有助于绕过内存大小限制。

您可以使用py2neo查询数据库，并使用Python的writecsv将内容写入csv。此外，浏览器允许您将查询结果保存为csv。谢谢@NicoleWhite，我刚刚访问了py2neo，但它不提供GraphLab提供的任何机器学习技术，如聚类、协作过滤等。专门用于将完整数据库导出到csv，然后在GraphLab进行分析的py2neo在生产中是不可扩展的。（如果我错了，请纠正我）使用neo4j进行机器学习相关数据分析的其他方法吗？你考虑过igraph吗？谢谢，我现在正在探索它。不幸的是，数据库太大了（不适合RAM）@red devil在这种情况下，你可能可以使用py2neo直接读取SGraph并添加顶点/添加边。SGraph将能够处理任意大的图形（它是磁盘备份的）。