Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Передайте имена свойств графа в gephi, используя apoc.gephi.add()

Я передаю графики из neo4j в Gephi, используя apoc.gephi.add(). Метод передает только одно свойство узла в качестве метки узла в Gephi. Это не только желаемая метка узла, которую я хочу. Есть ли способ передать другое свойство в качестве метки узла в Gephi?

Например, мой запрос выглядит следующим образом:

MATCH p=(a:Artist)-[r:LOVES]->(b:Artist) WITH p LIMIT 5 
call apoc.gephi.add('http://localhost:8080','workspace2', p) yield nodes, relationships, time
return nodes, relationships, time

В приведенном выше запросе отображаются только имена исполнителей.

введите описание изображения здесь

Вышеупомянутые узлы имеют другие свойства, такие как тип, year_of_work и т. д. Я хочу отобразить и другие свойства в узле в Gehi. Метод apoc передает только одно свойство в качестве метки узла. Ниже приведена таблица Node в Gephi.

введите описание изображения здесь

Так есть ли способ передать другие свойства? Есть ли другой способ стримить график в Gephi из neo4j с желаемым поведением?

neo4j cypher neo4j-apoc gephi
18.09.2017

  • Я попытался добавить параметр yield properties, но это все равно не сработало. 28.09.2017

Ответы:


1

Эта функция была добавлена ​​совсем недавно. Вы можете использовать:

MATCH p=(a:Artist)-[r:LOVES]->(b:Artist) WITH p LIMIT 5 
call apoc.gephi.add('http://localhost:8080','workspace2',p,'weight',['type', 'year_of_work']) yield nodes, relationships, time
return nodes, relationships, time

Где четвертый параметр можно использовать для экспорта веса, а пятый параметр — как массив всех свойств, которые вы хотите экспортировать как из узлов, так и из отношений. Дополнительные сведения см. в документации.

05.11.2017

2

Все примеры в документах по процедуре APOC показывают пути, собираемые до вызов apoc.gephi.add. Итак, попробуйте:

MATCH p=(a:Artist)-[r:LOVES]->(b:Artist)
WITH p LIMIT 5 
WITH collect(p) AS ps
call apoc.gephi.add('http://localhost:8080','workspace2', ps) yield nodes, relationships, time
return nodes, relationships, time
18.09.2017
  • Это решение не работает. Я пробовал это. Он показывает такое же поведение. 19.09.2017
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..