Neo4j查询需要很长时间才能执行

我的代码花了很长时间来计算jaccard相似度。它是一个.csv文件，其中包含100000个。我已经在2个基本节点上创建了索引（id+值） 我已经在操场上使用了Jaccard算法，但运行起来也需要很长时间

MATCH (i:Item)-[:HAS]->(p2:Properties)<-[:HAS]-(i1:Item)
WITH {item:id(i), categories: collect(id(i1))} as userData
WITH collect(userData) as data
CALL algo.similarity.jaccard.stream(data, {similarityCutoff: 0.5})
YIELD item1, item2, count1, count2, intersection, similarity
RETURN algo.asNode(item1).id AS from, algo.asNode(item2).id AS to, intersection, similarity

---

MATCH（i:Item）-[：HAS]->（p2:Properties）查询的前两行语法不正确。您应该这样运行它：

OLD: 
MATCH (i:Item)-[:HAS]->(p2:Properties)<-[:HAS]-(i1:Item)
WITH {item:id(i), categories: collect(id(i1))} as userData

NEW: 
MATCH (i:Item)-[:HAS]->(p2:Properties)
WITH {item:id(i), categories: collect(id(p2))} as userData

OLD：
匹配（i:Item）-[：HAS]->（p2:Properties）（p2:Properties）
使用{item:id（i），categories:collect（id（p2））}作为userData

这就是算法（jaccard）所做的。如果一个项目（比如说项目1）和另一个项目（比如项目2）共享相同的属性，那么这两个项目（包括从0到1的数字）与另一个项目（比如项目2）相似。例如项目1有3个属性1、2、3，项目2有3个属性2、3、4。因此，jaccard相似性指数为2/4或0.5，因为属性2,3是常见的，两个项目中有4个独特的属性

因此，在查询中，只需要指定一个项（如item1）具有某些属性，而不需要指定另一个项（如item2）具有某些属性。该函数将迭代所有项，并为您提供jaccard索引，即item1 vs item2、item1 vs item3…、item2 vs item3，依此类推…这是algo.similarity.jaccard.stream的语法

请参阅此处的参考资料：
除非我遗漏了什么，否则您创建的索引不会在此处执行（只有
NodeByLabelScan
）。您应该确保
i1
不引用与
i
相同的节点（您需要所有可能的排列还是只需要不同的对）？@fbiville非常感谢您的回复，我可以简单地通过i1 i调整它吗？@user12678036，您可以通过属性查看每个项目与另一个项目的相似性，从而比较每个项目。因此userData应该类似于{item，collect（properties）}，而不是{item1，collect（item2）}，因为您查看的是item->properties，而不是项目之间的属性。请参阅下面的答案。如果我这样做，neo4j将返回一个黑屏。。。当然，我一次又一次地重新开始。我有一台内存为32GB的机器…在4.2版本中迁移，不再有内存问题。如果查询现在可以运行，请接受我的答案并进行升级投票。谢谢。我在操场上跑的。但我会检查一下并接受你的回答：）