neo4j（cypher）非常慢

我正在尝试建立一个Facebook上人们喜欢的不同实体的图表，以创建一个基本的跨域推荐引擎

我有不同实体（电影、书籍、音乐等）的数据。为每个项目创建节点，属性为项目名称（电影、书籍等的名称）和项目的实体类型（电影、书籍等）。任何两个节点之间都有称为“关联”的关系。这种关系也有一个“强度”属性，等于喜欢这两项的人数

我使用FB用户连接这些节点。FB用户也是图中的节点，其属性为人名，类型为人名。这些节点和项目节点之间的关系称为“likes”。现在，如果一个人喜欢一部电影，我想通过遍历图表向他推荐书籍或音乐。这是我试图遍历图形的cypher查询：

START root = node(<LIKED_MOVIE_NODE_ID>)
MATCH p = root-[rel1:affinity*..3]-(movies)<-[rel2:likes]-(persons)-[rel3:likes]->(books)
WHERE HAS(movies.type) and movies.type = "movies" and HAS(persons.type) and persons.type = "person" and HAS(books.type) and books.type = "books"
RETURN books

START root=node（）
匹配p=root-[rel1:affinity*.3]（电影）（书籍）
其中HAS（movies.type）和movies.type=“movies”，HAS（persons.type）和persons.type=“person”，HAS（books.type）和books.type=“books”
还书

这运行速度非常慢，有时长达500秒。我有大约13000部电影，2000本书和3000个音乐节点。连接他们的是16000人。总共有大约300000个关系

我的问题是：

我做错什么了吗？有更好的方法吗？ 我是neo4j的新手。我尝试了一些调整neo4j graphDB的技术。我已经将最小堆大小增加到4GB，并在一台有32GB内存的8核机器上运行它

我想知道关系rel1的强度以及rel2和rel3的数量。Rel1具有属性强度。我找不到它

请给出建议，因为我即将放弃neo4j并返回SQL。至少它起作用了(

Regds，

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Paritosh的速度很慢。与遍历和核心API相比，实际上非常慢（）

也就是说，您可以尝试通过将匹配项拆分为不同的WITH子句来限制neo4j进程的节点数量 root-[rel1:affinity*.3]（movies）在一个单独的子句中，并过滤掉不同的movies。否则，neo4j将处理导致一个movie的所有路径组合

附言：

可以重写为

WHERE movies.type! = "movies" and persons.type! = "person" and books.type! = "books"

或者，如果您使用的是neo4j 2.0.0M4，您可以跳过HAS（）

WHERE movies.type! = "movies" and persons.type! = "person" and books.type! = "books"