Найдите кратчайший путь между людьми в социальном окружении

Скрипт Open Live Script

В этом примере показано, 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.

Найти кратчайший путь между User1 и User7, используйте интерфейс MATLAB для Neo4j и digraph объект. 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 этот рисунок.

Соединитесь с базой данных Neo4j

Создайте объект neo4jconn связи Neo4j использование http://localhost:7474/db/data URL, имя пользователя neo4j, и пароль matlab.

url = 'http://localhost:7474/db/data';
username = 'neo4j';
password = 'matlab';

neo4jconn = neo4j(url,username,password);

Проверяйте Message свойство объекта neo4jconn связи Neo4j. Пустой Message свойство указывает на успешную связь.

neo4jconn.Message

ans =

     []

Ищите целый график

Найдите весь Person узлы и все отношения сопоставлены с каждым Person узел с помощью searchGraph.

social_graphdata = searchGraph(neo4jconn,{'Person'})

social_graphdata = struct with fields:
        Nodes: [7×3 table]
    Relations: [8×5 table]

Преобразуйте данные о графике в ориентированного графа

Используя таблицу social_graphdata.Nodes, получите доступ к name свойство для каждого узла, который появляется в NodeData переменная таблицы.

Присвойте таблицу social_graphdata.Nodes к 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 NodeData переменная из nodestable для каждой строки. nodedata содержит массив структур.

nodedata = [nodestable.NodeData{rownames}]

nodedata = 1×7 struct array with fields:
    name

Получать name поле от каждой структуры, индексируйте в массив. nodenames массив ячеек из символьных векторов, который содержит имена узла.

nodenames = {nodedata(:).name}

nodenames = 1×7 cell array
    {'User1'}    {'User3'}    {'User2'}    {'User4'}    {'User5'}    {'User6'}    {'User7'}

Создайте digraph объект social_graph использование neo4jStruct2Digraph функция с данными о графике, хранимыми в social_graphdata и имена узла сохранены 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)