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neo4j - 如何使用 Gremlin 从 Neo4j 获取随机样本?
我正在尝试使用 Gremlin 从 Neo4j 中提取随机节点样本。在四处寻找之后,我找不到合适的方法来做到这一点。
我通过 REST API 使用 Neo4j。
我理想的查询是这样的:
显然,没有这样的方法。环顾四周,我发现 .random() 只会发出随机节点。我想过做这样的事情:
目标是获得一个大小大致相同但结果更多的随机集。从调用脚本中,我会对其进行洗牌并选择前 50 个。但是,这也不起作用,因为结果集在计数后为空。
我还考虑过获得一个固定比率并获得一个子集,但如果没有洗牌,最后一个节点被占用的机会就会更小,我想避免发送比需要更多的数据。
我还可以将结果集填充两次,一次计数,一次过滤。然而,这似乎不对。
什么是获得随机样本的好方法?
编辑:(基于 Marko A. Rodriguez 的评论
我想出了以下内容:
我发现最后一个条件有点烦人,但是如果条目较少,切片就会失败。
另外,这对 Neo4j 的更大数据集有影响吗?就网络通信而言,它是最佳的。
gremlin - 如何在 Gremlin 中更新具有相同属性的多个顶点
我有一组具有相同属性“类型”的顶点。如何为所有给定的顶点集更新此属性。
rest - 如何在 Resteasy 上的每个请求之前连接到 Neo4j?
1) 我正在使用Resteasy提供一个 RESTful Web 服务,它可以访问特定的Neo4j图形数据库。
使用 Resteasy,这个 Web 资源 (GraphResource.java) 看起来像:
我想在 getUserInfos 方法中访问数据库。我知道我必须实例化一个 Graph 对象(使用Gremlin):
...但我不知道哪里是最好的地方。
你认为PreProcessInterceptor有用吗?我从未见过任何带有数据库连接的示例。
2) Graph 对象是否必须静态定义?它应该在所有请求之间共享吗?如何让两个请求不纠缠?
database - Graph-Traversal:如何使用 Gremlin 查询“朋友和朋友的朋友”
在我的图形数据库中,我有分支和叶子。树枝可以“包含”叶子,而树枝可以“包含”树枝。
如何使用 Gremlin 找到与给定分支直接或间接相关的所有叶子?
我让它在 Cypher 中工作:
这里的*1..2
意思是“朋友和朋友的朋友”。
我认为也许LoopV
是前进的方向,但我只是得到一个Exception
:
从 JsonReader 读取 JArray 时出错。当前 JsonReader 项不是数组:字符串
neo4j - 如何在 Gremlin 中获取顶点的多个属性?
假设我在图形数据库中有一个顶点 {first_name, last_name}(本例中为 Neo4j)。
我可以通过以下方式获取这些属性中的任何一个
我可以通过做得到所有的属性
我想弄清楚的是如何同时获取多个属性(连接属性),例如
java - Maven/SpringData/Neo4J:添加 Gremlin 1.4
我想在我的 SpringData 存储库中使用 Gremlin,就像使用 Cypher 一样。AFAIK,Neo4J 1.6 和 SpringData/Neo4J 2.0.0 仅支持 Gremlin 1.4。
它是否正确 ?
无论如何,我在 Maven Central 中找不到 gremlin-groovy 1.4?还有另一种方法可以将其添加为依赖项吗?
graph - Gremlin 中具有不同参数的递归“保留”?
基于这个问题:使用neo4j查找与给定节点有关系的节点集的有效方法
和答案:https ://stackoverflow.com/a/9011074/881709
我想知道您是否可以以编程方式将多个“保留”与不同的集合链接起来,以将 2 个节点之间的公共节点扩展到 n 个节点之间的公共节点?
neo4j - 如何结交志趣相投的朋友?
交朋友的朋友很容易,我得到了这个似乎很好用。
但我想做的只是结交志趣相投的朋友。下面我希望向 Joe 推荐 Moe 而不是 Noe,因为他们没有相同的兴趣。
groovy - 如何使用 Gremlin 找到也在关注我的关注者
使用 Gremlin 查找与特定节点共享双向边的所有节点的最直接方法是什么?例如,我想查找我关注的所有用户,这些用户也关注了我。如果我跟着他们,他们也跟着我,那么我们一定是朋友。否则,这种关系是一种方式。
答案可能对我来说太明显了。我想出了这个,但它似乎比必要的复杂:
neo4j - 如何选择顶点共享公共属性的边?
我想通过比较每条边的顶点的一个属性来过滤边。这是我希望返回顶点彼此相同的所有边的 Gremlin 代码GROUP_NAME
:
它不返回任何结果。我错过了什么?谢谢。
更新:
这是一种处理直接比较的解决方案,但除了相等之外,我还希望能够进行不同的比较。