精华 图算法系列《第七章 图算法实践-1》
发布于 5 年前 作者 feng_neo4j 2584 次浏览 来自 分享

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原文链接：《图算法》第七章-1 图算法实践

随着我们越来越熟悉特定数据集上不同算法的行为，我们对图分析采用的方法也在不断发展。在本章中，我们将通过几个示例来帮助你更好地了解如何使用Yelp和美国运输部的数据集来处理大规模图数据分析。我们将在Neo4j中进行Yelp数据分析，其中包括数据的一般概述，组合算法以制定旅行建议，以及挖掘用户和业务数据以进行咨询。在Spark中，我们将查看美国航空公司数据，以了解不同航空公司的交通模式和延误以及机场如何连接。

由于寻路算法很简单，我们的示例将主要使用这些中心和社区检测算法：

  • 用网页排名（PageRank）算法找到有影响力的Yelp评论员，然后关联他们对特定酒店的评分
  • 用中介中心性(Betweenness Centrality)算法发现连接到多个组的审阅者，然后提取他们的偏好
  • 用带有投影的标签传播（Label Propagation）算法来创建类似Yelp业务的超类别
  • 用度中心性(Degree Centrality)算法快速识别美国运输数据集中的机场枢纽
  • 用强连接组件（Strong Connected Component）查看美国机场路线集群

用Neo4j分析Yelp数据

Yelp帮助人们根据评论、偏好和建议找到当地企业。截至2018年底，已有超过1.8亿条评论发表在平台上。自2013年以来，Yelp开展了Yelp数据集挑战赛，这项竞赛鼓励人们探索和研究Yelp的开放数据集。 截至挑战的第12轮（2018年进行），开放数据集包括：

  • 超过700万条评论和贴士
  • 超过150万用户和28万张图片
  • 超过188,000家企业拥有140万个属性
  • 10个大都市地区 自从发布以来，这个数据集已经变得流行起来，数百篇学术论文都是用这种材料写的。Yelp数据集表示结构良好且高度互联的真实数据。这是一个很好的图算法展示，你也可以下载和探索。

Yelp社交网络

除了撰写和阅读商业评论，Yelp的用户还形成了一个社交网络。用户可以向浏览yelp.com时遇到的其他用户发送好友请求，也可以连接他们的通讯录或Facebook图结构。Yelp数据集还包括一个社交网络。图7-1是Mark Yelp简介的Friends部分的屏幕截图。 在这里插入图片描述 图7-1.Mark的Yelp截图 很显然Mark需要更多的朋友，但是我们的重点是我们已经准备好开始了。为了说明我们如何分析Neo4j中的Yelp数据，我们将使用我们为旅游信息业务工作的场景。我们将首先研究Yelp数据，然后看看如何帮助人们使用我们的应用程序来计划旅行。我们将在Las Vegas等主要城市寻找好的住宿地点和工作建议。

我们业务场景的另一部分将涉及到旅游目的地业务的咨询。在一个例子中，我们将帮助酒店识别有影响力的访客，然后确定他们应该以交叉促销计划为目标的业务。

数据导入

有许多不同的方法可以将数据导入Neo4j，包括导入工具，我们在前面章节中看到的加载csv命令，以及neo4j驱动程序。对于Yelp数据集，我们需要一次性导入大量数据，因此导入工具是最佳选择。更多详情请参见附录的“Neo4j批量数据导入和Yelp”。

图模型

Yelp数据以图模型表示，如图7-2所示。 在这里插入图片描述 图7-2.Yelp图模型 我们的图包含标签为User的节点，这些节点与其他用户有FRIENDS关系。用户还可以撰写关于Business的Reviews和提示。所有元数据都存储为节点的属性，而业务类别除外。业务类别由单独的Category节点表示。对于位置数据，我们已经将City、Area和Country属性提取到子图中。在其他用例中，将其他属性提取到节点（如日期）或将节点折叠到关系（如审阅）可能是有意义的。

Yelp数据集还包括用户提示和照片，但我们不会在示例中使用这些提示和照片。

Yelp数据的快速概述

一旦我们在Neo4j中加载了数据，我们就会执行一些探索性查询。我们将询问每个类别中有多少节点或存在哪种类型的关系，以了解Yelp数据。以前我们已经为我们的Neo4j示例展示了Cypher查询，但我们可能正在从另一种编程语言执行这些查询。由于Python是数据科学家的首选语言，当我们想要将结果连接到Python生态系统中的其他库时，我们将在本节中使用Neo4j的Python驱动程序。如果我们只想显示查询结果，我们将直接使用Cypher。

我们还将展示如何将Neo4j与流行的pandas库相结合，这对于数据库之外的数据争论是有效的。我们将看到如何使用制表库来美化我们从pandas那里得到的结果，以及如何使用matplotlib创建数据的可视化表示。

我们还将使用Neo4j的APOC程序库来帮助我们编写更强大的Cypher查询。在附录的“APOC和其他Neo4j工具”中有关于APOC的更多信息。

让我们首先安装Python库：

pip3 install neo4j-driver tabulate pandas matplotlib

完成后我们将导入这些库：

from neo4j.v1 import GraphDatabase 
import pandas as pd
from tabulate import tabulate

在macOS上导入matplotlib可能很繁琐，但以下几行应该可以解决问题：

import matplotlib 
matplotlib.use('TkAgg')
import matplotlib.pyplot as plt

如果你在另一个操作系统上运行，则可能不需要中间的那一行。现在让我们创建一个指向本地Neo4j数据库的Neo4j驱动程序的实例：

driver = GraphDatabase.driver("bolt://localhost", auth=("neo4j", "neo")

在这里插入图片描述 你需要用你自己的主机和凭据来修改上面这一行。

首先，让我们看一些节点和关系的一般数字。以下代码计算数据库中节点标签的基数（即，计算每个标签的节点数）：

result = {"label": [], "count": []}
with driver.session() as session:
    labels = [row["label"] for row in session.run("CALL db.labels()”)]
        for label in labels:
            query = f"MATCH (:`{label}`) RETURN count(*) as count"
            count = session.run(query).single()["count"]
            result["label"].append(label)
            result["count"].append(count)
df = pd.DataFrame(data=result)
print(tabulate(df.sort_values("count"), headers='keys',tablefmt='psql', showindex=False))

如果运行该代码，我们将看到每个标签有多少个节点：

+----------+---------+
| label    | count   |
+----------+---------+
| Country  | 17      |
| Area     | 54      |
| City     | 1093    |
| Category | 1293    |
| Business | 174567  |
| User     | 1326101 |
| Review   | 5261669 |
+----------+---------+

我们还可以使用以下代码创建基数的可视化表示：

plt.style.use('fivethirtyeight')
ax = df.plot(kind='bar', x='label', y='count', legend=None)
ax.xaxis.set_label_text("")
plt.yscale("log")
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()

我们可以在图7-3中看到这个代码生成的图表。请注意，此图表使用的是对数刻度。 在这里插入图片描述 图7-3.每个标签类别的节点数 同样，我们可以计算关系的基数：

result = {"relType": [], "count": []} 
with driver.session() as session:
    rel_types = [row["relationshipType"] for row in session.run ("CALL db.relationshipTypes()")]
    for rel_type in rel_types:
        query = f"MATCH ()-[:`{rel_type}`]->() RETURN count(*) as count” 
        count = session.run(query).single()["count”] 
        result["relType"].append(rel_type) 
        result["count"].append(count)
df = pd.DataFrame(data=result) 
print(tabulate(df.sort_values("count"), headers='keys',tablefmt='psql', showindex=False))

如果运行该代码，我们将看到每种关系类型的数量：

+-------------+----------+
| relType     | count    |
+-------------+----------+
| IN_COUNTRY  | 54       |
| IN_AREA     | 1154     |
| IN_CITY     | 174566   |
| IN_CATEGORY | 667527   |
| WROTE       | 5261669  |
| REVIEWS     | 5261669  |
| FRIENDS     | 10645356 |
+-------------+----------+

我们可以看到图7-4中的基数图表。与节点基数图表一样，此图表使用的是对数比例。 在这里插入图片描述 图7-4.按关系类型划分分组计算出来的关系数 这些查询不应该显示任何令人惊讶的信息，但是它们对于了解数据中的内容很有用。这还可以快速检查数据是否正确导入。

我们假设Yelp有很多酒店评论，但是在我们关注这个行业之前检查是有意义的。通过运行以下查询，我们可以了解该数据中有多少酒店企业以及它们有多少评论：

MATCH (category:Category {name: "Hotels"})
RETURN size((category)<-[:IN_CATEGORY]-()) AS businesses,size((:Review)-[:REVIEWS]->(:Business)-[:IN_CATEGORY]-> (category)) AS reviews

结果如下：

+------------+---------+
| businesses | reviews |
+------------+---------+
| 2683       | 183759  |
+------------+---------+

我们有很多业务要做，以为有好多的评论！在下一节中，我们将进一步探讨我们的业务场景中的数据。

旅行规划应用

为了在我们的应用程序中添加受欢迎的推荐，我们首先找到最受欢迎的酒店作为预订热门选择的启发式方法。我们可以补充一下，他们是如何被评价了解实际经验的。为了查看10家最受关注的酒店并绘制其评级分布，我们使用以下代码：

# Find the 10 hotels with the most reviews
    query = """
    MATCH (review:Review)-[:REVIEWS]->(business:Business),
          (business)-[:IN_CATEGORY]->(category:Category {name: $category}),
          (business)-[:IN_CITY]->(:City {name: $city})
    RETURN business.name AS business, collect(review.stars) AS allReviews
    ORDER BY size(allReviews) DESC
    LIMIT 10
    “""
    fig = plt.figure()
    fig.set_size_inches(10.5, 14.5)
    fig.subplots_adjust(hspace=0.4, wspace=0.4)
    with driver.session() as session:
        params = { "city": "Las Vegas", "category": "Hotels”} 
        result = session.run(query, params)
        for index, row in enumerate(result):
            business = row["business"]
            stars = pd.Series(row["allReviews”])
            total = stars.count()
            average_stars = stars.mean().round(2)
            # Calculate the star distribution
            stars_histogram = stars.value_counts().sort_index()
            stars_histogram /= float(stars_histogram.sum())
            # Plot a bar chart showing the distribution of star ratings
            ax = fig.add_subplot(5, 2, index+1)
            stars_histogram.plot(kind="bar", legend=None, color="darkblue",title=f"{business}\nAve: {average_stars}, Total:
{total}")
    plt.tight_layout()
    plt.show()

我们受城市和类别的限制，只能专注于Las Vegas的酒店。我们运行代码，得到图7-5中的图表。请注意，X轴代表酒店的星级，Y轴代表每个等级的总百分比。 在这里插入图片描述 图7-5.最受欢迎的10家酒店，X轴上的星级数和Y轴上的总体评分百分比 这些酒店有很多评论，远远超过任何人可能读到的。最好是向我们的用户展示最相关评论的内容，并使它们在我们的应用程序中更加突出。为了进行这个分析，我们将从基本的图探索转向使用图算法。

寻找有影响力的酒店评论

我们如何决定发布哪些评论呢？其中的一种方法是根据评论人对Yelp的影响来排序评论。我们将运行PageRank算法，对所有浏览过至少三家酒店的用户的投影图进行搜索。请记住，在前面的章节中，投影可以帮助过滤不必要的信息，并添加关系数据（有时是推断出来的关系）。我们将使用Yelp的朋友关系图作为用户之间的关系。PageRank算法将发现那些对更多用户有更大影响力的评论者，即使评论者和用户之间不是直接的朋友。 在这里插入图片描述 如果两个人是朋友，他们之间有两种FRIENDS关系。例如，如果A和B是朋友，那么A和B之间会有FRIENDS关系，B和A之间会有FRIENDS关系。

我们需要编写一个查询，用三个以上的评论来投影用户的子图，然后在投影的子图上执行pagerank算法。

用一个小例子更容易理解子图投影是如何工作的。图7-6显示了三个共同的朋友Mark、Arya和Pravena的关系图。Mark和Pravena都对三家酒店进行了审查，并将成为投影图的一部分。另一方面，Arya只审查了一家酒店，因此将被排除在预测之外。 在这里插入图片描述 图7-6.一个Yelp图的采样子图 我们的投影图只包括Mark和Pravena，如图7-7所示。 在这里插入图片描述 图7-7.我们的示例投影图 既然我们已经了解了图投影是如何工作的，那么让我们继续前进。下面的查询对投影图执行pagerank算法，并将结果存储在每个节点的hotelPageRank属性中：

CALL algo.pageRank(
      'MATCH (u:User)-[:WROTE]->()-[:REVIEWS]->()-[:IN_CATEGORY]->(:Category {name: $category})
       WITH u, count(*) AS reviews
       WHERE reviews >= $cutOff
       RETURN id(u) AS id',
      'MATCH (u1:User)-[:WROTE]->()-[:REVIEWS]->()-[:IN_CATEGORY]->(:Category {name: $category})
       MATCH (u1)-[:FRIENDS]->(u2)
       RETURN id(u1) AS source, id(u2) AS target',{graph: "cypher", write: true, writeProperty: "hotelPageRank",
       params: {category: "Hotels", cutOff: 3}}
    )

你可能已经注意到，我们没有设置第5章中讨论的阻尼因子或最大迭代限制。如果没有明确设置，Neo4j默认为0.85阻尼系数，maxIterations设置为20。 现在让我们看看pagerank值的分布，这样我们就知道如何过滤数据：

MATCH (u:User)
WHERE exists(u.hotelPageRank)
RETURN count(u.hotelPageRank) AS count,
    avg(u.hotelPageRank) AS ave, 
    percentileDisc(u.hotelPageRank, 0.5) AS `50%`, 
    percentileDisc(u.hotelPageRank, 0.75) AS `75%`, 
    percentileDisc(u.hotelPageRank, 0.90) AS `90%`, 
    percentileDisc(u.hotelPageRank, 0.95) AS `95%`, 
    percentileDisc(u.hotelPageRank, 0.99) AS `99%`, 
    percentileDisc(u.hotelPageRank, 0.999) AS `99.9%`, 
    percentileDisc(u.hotelPageRank, 0.9999) AS `99.99%`, 
    percentileDisc(u.hotelPageRank, 0.99999) AS `99.999%`, 
    percentileDisc(u.hotelPageRank, 1) AS `100%`

如果我们运行这个查询，我们将得到这个输出：

+---------+-----------+------+------+----------+----------+----------+----------+----------+----------+----------+
| count   | ave       | 50%  | 75%  | 90%      | 95%      | 99%      | 99.9%    | 99.99%   | 99.999%  | 100%     |
+---------+-----------+------+------+----------+----------+----------+----------+----------+----------+----------+
| 1326101 | 0.1614898 | 0.15 | 0.15 | 0.157497 | 0.181875 | 0.330081 | 1.649511 | 6.825738 | 15.27376 | 22.98046 |
+---------+-----------+------+------+----------+----------+----------+----------+----------+----------+----------+

为了解释这个百分比表，90%的值0.157497意味着90%的用户的pagerank得分比这个得分更低。99.99%反映了前0.0001%评审员的影响等级，100%仅仅表示的是最高的pagerank分数。

有趣的是，我们90%的用户的得分低于0.16，接近总体平均值，仅略高于通过pagerank算法初始化的0.15。这一数据似乎反映了幂律法则分布，其中有几个非常有影响力的评论家。

因为我们只想找到最有影响力的用户，所以我们将编写一个查询，它只查找pagerank分数在所有用户中排名前0.001%的用户。接下来的查询将查找pagerank分数高于1.64951的审阅者（请注意，这是99.9%的组）：

// Only find users that have a hotelPageRank score in the top 0.001% of users
MATCH (u:User)
WHERE u.hotelPageRank > 1.64951
// Find the top 10 of those users
WITH u ORDER BY u.hotelPageRank DESC
LIMIT 10
RETURN u.name AS name, 
    u.hotelPageRank AS pageRank,
    size((u)-[:WROTE]->()-[:REVIEWS]->()-[:IN_CATEGORY]-> (:Category {name: "Hotels"})) AS hotelReviews,
    size((u)-[:WROTE]->()) AS totalReviews, size((u)-[:FRIENDS]-()) AS friends

如果运行该查询，我们将在此处看到结果：

+---------+--------------------+--------------+--------------+---------+
| name    | pageRank           | hotelReviews | totalReviews | friends |
+---------+--------------------+--------------+--------------+---------+
| Phil    | 17.361242          | 15           | 134          | 8154    |
| Philip  | 16.871013          | 21           | 620          | 9634    |
| Carol   | 12.416060999999997 | 6            | 119          | 6218    |
| Misti   | 12.239516000000004 | 19           | 730          | 6230    |
| Joseph  | 12.003887499999998 | 5            | 32           | 6596    |
| Michael | 11.460049          | 13           | 51           | 6572    |
| J       | 11.431505999999997 | 103          | 1322         | 6498    |
| Abby    | 11.376136999999998 | 9            | 82           | 7922    |
| Erica   | 10.993773          | 6            | 15           | 7071    |
| Randy   | 10.748785999999999 | 21           | 125          | 7846    |
+---------+--------------------+--------------+--------------+---------+

这些结果表明Phil是最可信的评论人，尽管他没有评论过很多酒店。他可能和一些很有影响力的人有关系，但如果我们想要一系列新的评论，他的个人资料就不是最好的选择。Philip的分数稍低，但朋友最多，写评论的次数比Phil多五倍。虽然J写的评论最多，而且有相当数量的朋友，但J的pagerank分数并不是最高的，但仍在前10名。对于我们的应用程序，我们选择突出显示来自Phil、Philip和J的酒店评论，为我们提供适当的影响者和评论数量组合。 既然我们已经通过相关的评论改进了我们的应用内建议，那么让我们转到业务的另一个方面：咨询。

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