Neo4J 몇가지 사용법에 대하여 정리한 문서를 공유합니다.
Neo4j에서는 Apache Lucene 를 활용하여 full-text 인덱싱과 검색을 제공하고 있다. 노드와 관계에 대하여 색인이 가능하고 Lucene이 제공하는 애널라이저(analyzer)들과 커스텀 애널라이저를 사용할 수 있다. 인덱싱된 문자열 값을 토큰화하여 처리하는데 이는 애널라이저에 따라 결정이 된다. 복합 인덱스와의 차이점은 복합 인덱스는 label과 property 모두에서 매치된 대상을 색인하지만 full-text 인덱스는 대상이 label이나 관계에 존재하는 property 중 하나라도 있으면 색인을 한다. 애널라이저 목록 보기 CALL db.index.fulltext.listAvailableAnalyzers 위의 쿼리를 실행하면 다양한 애널라이저를 확인할 수 있다. 여기에서는 full..
RDF 형식의 데이터를 Neo4j에 import하기 위해서는 먼저 플러그인을 설치해야 한다. https://joyhong.tistory.com/122 Neosemantics Neosemantics 는 Neo4j에서 RDF를 사용할 수 있게 해주는 플러그인이다. https://neo4j.com/labs/neosemantics-rdf/ neosemantics (n10s) : Neo4j RDF & Semantics toolkit - Neo4j Graph Database Platform neose.. joyhong.tistory.com Neosemantics 플러그인을 설치한 후 GraphConfig 설정도 완료하여야 비로소 원하는 바를 이룰 준비가 되어진다. https://joyhong.tistory.com/..
RDF 데이터가 Neo4j에 저장되는 방식 즉, Triple 형태가 PropertyGraph 형태로 저장되는 방식에 대해서 이야기 해보고자 한다. Subject에 대한 것과 Property에 대한 것으로 크게 구분되며, Property는 ObjectProperty인 경우와 DatatypeProperty인 경우로 나뉘어 진다. 먼저 Subject인 경우를 살펴보자 트리플의 Subject는 PropertyGraph에서 Node로 매핑이 된다. 그 노드의 label은 :Resource로 생성이 되어지고, 이전 포스팅에서 이야기한 GraphConfig 설정에 따라 달라지겠지만 subject의 rdf:type으로 연결된 클래스의 uri가 Node의 label로 매핑될 수도 있다. 다시 말해 Subject에서 매핑..
Neo4j에 RDF 형식의 데이터를 import하기 위해서는 환경 설정이 필요하다. 이 Configuration은 그래프 내에서 데이터를 구성하는 형식에 대하여 설정을 하게 되는데 URI 저장 형식, import한 RDF 데이터 중 Property에 여러 개의 값이 있는 경우 저장하는 형식 등에 대해서 설정을 한다. 설정은 GraphConfig에 그래프의 특성을 정의하는데 초기화, 상태 확인, 업데이트, 삭제 등을 프로시저 호출을 통해 수행한다. * 이 예제에서는 4.0버전으로 기술한다. 먼저 Graphconfig 초기화는 init()을 호출하면 자동으로 디폴트값이 생성되고 초기화가 된다. CALL n10s.graphconfig.init() 또한 현재 상태를 확인하기 위해서는 show를 호출하면 된다. ..
- Total
- Today
- Yesterday
- sparql
- Ontology
- 그래프 데이터베이스
- neosemantics
- property graph
- 트리플
- 사이퍼
- RDF
- TopBraid Composer
- django
- Thymeleaf
- TBC
- 스프링부트
- stardog
- 장고
- pyvis
- Linked Data
- networkx
- 타임리프
- 온톨로지
- Neo4j
- Knowledge Graph
- TDB
- 지식 그래프
- 지식그래프
- RDF 변환
- rdfox
- 트리플 변환
- cypher
- LOD
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 |
22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
29 | 30 | 31 |