Этот пример показывает, как искать социальное окружение, чтобы найти кратчайший путь между людьми, с помощью интерфейса MATLAB® для Neo4j®. Примите, что у вас есть данные о графике, которые хранятся на базе данных Neo4j, которая представляет социальное окружение. Эта база данных имеет семь узлов и восемь отношений. Каждый узел имеет только один ключ name уникального свойства со значением в пределах от User1 через User7. Каждое отношение имеет, вводят knows.
Чтобы найти кратчайший путь между User1 и User7, используйте интерфейс MATLAB для Neo4j и объекта digraph. Для получения дополнительной информации об интерфейсе MATLAB к Neo4j, смотрите Рабочий процесс Базы данных Графика для Интерфейсов БД Neo4j.
Локальная машина размещает базу данных Neo4j с номером порта 7474, имя пользователя neo4j и пароль matlab. Для визуального представления данных в базе данных смотрите эту фигуру.
Создайте объект neo4jconn связи Neo4j с помощью http://localhost:7474/db/data URL, имени пользователя neo4j и пароль matlab.
url = 'http://localhost:7474/db/data'; username = 'neo4j'; password = 'matlab'; neo4jconn = neo4j(url,username,password);
Проверяйте свойство Message объекта neo4jconn связи Neo4j. Пустое свойство Message указывает на успешную связь.
neo4jconn.Message
ans =
[]
Найдите все узлы Person и все отношения сопоставленными с каждым узлом Person с помощью searchGraph.
social_graphdata = searchGraph(neo4jconn,{'Person'})social_graphdata = struct with fields:
Nodes: [7×3 table]
Relations: [8×5 table]
Используя таблицу social_graphdata.Nodes, получите доступ к свойству name для каждого узла, который появляется в переменной NodeData таблицы.
Присвойте таблицу social_graphdata.Nodes nodestable.
nodestable = social_graphdata.Nodes
nodestable=7×3 table
NodeLabels NodeData NodeObject
__________ ____________ ___________________________________
0 'Person' [1×1 struct] [1x1 database.neo4j.http.Neo4jNode]
1 'Person' [1×1 struct] [1x1 database.neo4j.http.Neo4jNode]
2 'Person' [1×1 struct] [1x1 database.neo4j.http.Neo4jNode]
3 'Person' [1×1 struct] [1x1 database.neo4j.http.Neo4jNode]
4 'Person' [1×1 struct] [1x1 database.neo4j.http.Neo4jNode]
5 'Person' [1×1 struct] [1x1 database.neo4j.http.Neo4jNode]
9 'Person' [1×1 struct] [1x1 database.neo4j.http.Neo4jNode]
Присвойте имена строки для каждой строки в таблице nodestable к rownames.
rownames = nodestable.Properties.RowNames
rownames = 7×1 cell array
{'0'}
{'1'}
{'2'}
{'3'}
{'4'}
{'5'}
{'9'}
Доступ к переменной NodeData из nodestable для каждой строки. nodedata содержит массив структур.
nodedata = [nodestable.NodeData{rownames}]nodedata = 1×7 struct array with fields:
name
Чтобы получить поле name из каждой структуры, индексируйте в массив. nodenames является массивом ячеек из символьных векторов, который содержит имена узла.
nodenames = {nodedata(:).name}nodenames = 1×7 cell array
{'User1'} {'User3'} {'User2'} {'User4'} {'User5'} {'User6'} {'User7'}
Создайте объект digraph social_graph с помощью функции neo4jStruct2Digraph с данными о графике, хранимыми в social_graphdata и именах узла, сохраненных в nodenames.
social_graph = neo4jStruct2Digraph(social_graphdata,'NodeNames',nodenames)social_graph =
digraph with properties:
Edges: [8×3 table]
Nodes: [7×3 table]
Чтобы видеть визуальное представление графика, создайте фигуру, которая отображает social_graph.
plot(social_graph,'EdgeLabel',social_graph.Edges.RelationType)
Найдите кратчайший путь между User1 и User7 с помощью shortestpath.
[user1_to_user7,distance] = shortestpath(social_graph,'User1','User7')
user1_to_user7 = 1×5 cell array
{'User1'} {'User3'} {'User4'} {'User6'} {'User7'}
distance = 4
close(neo4jconn)
neo4j | searchNode | searchRelation | shortestpath