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OWL转Neo4J:生成带标签属性图并导入Neo4J

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简介:
本文介绍如何将OWL本体转换为带有标签和属性的图,并将其成功导入到Neo4J图数据库中。适合希望在Neo4J中利用OWL数据的研究者阅读。 猫头鹰2 Neo4J 可将模式本体转换为带标签的属性图并导入Neo4J数据库。注意:目前该工具仅能处理类层次结构;实例暂时被忽略。 每个发行版都带有由Travis-CI自动创建的预编译JAR文件,如需手动生成,请遵循以下步骤: 1. 克隆仓库:`git clone https://github.com/flekschas/owl2neo4j` 2. 进入项目目录:`cd owl2neo4j` 3. 构建项目:`gradle build` 生成的JAR文件将位于dist目录中。 导入本体的方法如下: - 单个文件的导入执行命令为 `java -jar ./dist/owl2neo4j.jar -o ./pizza.owl -n Pizza Ontology -a pizza` - 若要一次导入多个本体,请创建一个JSON配置文件,示例如下: ```json { server: http://my-server:7474, ontologies: [ { ``` 获取`pizza.owl`文件的命令为 `curl -O https://protege.stanford.edu/ontologies/pizza/pizza.owl`。

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  • OWLNeo4JNeo4J
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    本文介绍如何将OWL本体转换为带有标签和属性的图,并将其成功导入到Neo4J图数据库中。适合希望在Neo4J中利用OWL数据的研究者阅读。 猫头鹰2 Neo4J 可将模式本体转换为带标签的属性图并导入Neo4J数据库。注意:目前该工具仅能处理类层次结构;实例暂时被忽略。 每个发行版都带有由Travis-CI自动创建的预编译JAR文件,如需手动生成,请遵循以下步骤: 1. 克隆仓库:`git clone https://github.com/flekschas/owl2neo4j` 2. 进入项目目录:`cd owl2neo4j` 3. 构建项目:`gradle build` 生成的JAR文件将位于dist目录中。 导入本体的方法如下: - 单个文件的导入执行命令为 `java -jar ./dist/owl2neo4j.jar -o ./pizza.owl -n Pizza Ontology -a pizza` - 若要一次导入多个本体,请创建一个JSON配置文件,示例如下: ```json { server: http://my-server:7474, ontologies: [ { ``` 获取`pizza.owl`文件的命令为 `curl -O https://protege.stanford.edu/ontologies/pizza/pizza.owl`。
  • Neo4j-DBPedia-Importer:将 DBpedia.org 的 RDF 数据换为 CSV 以便于 Neo4j
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    Neo4j-DBPedia-Importer是一个工具,用于将DBpedia.org上的RDF数据转化为CSV格式,方便用户将其高效地导入到图数据库Neo4j中。 下载 DBpedia Neo4j 数据库文件用于将 DBpedia 导入 Neo4j 的代码结果可以作为 Neo4j 数据存储(例如 path/to/neo4j/data/graph.db)。要使用这些数据,您需要解压 graph.db 文件夹到您的 Neo4j data 文件夹,并确保配置允许存储升级。将 DBpedia 导入 Neo4j 是一个用 Scala 编写的 Spark 应用程序,它处理来自 DBpedia.org 的平面文件 RDF 转储并生成用于创建 Neo4j 数据存储文件的 CSV 文件。 在下载过程中,请注意获取包含 DBpedia URI 映射到维基百科 URI 的文件。该文件可以从数据提供方处获得:`http://data.dws.informatik.uni-mannheim.de/dbpedia/2014/en/wikipedia_links_en.nt.bz2`,大小为 bzip2 压缩格式的压缩包。
  • Neo4j的批量数据
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    本文介绍了如何高效地使用图数据库Neo4j进行大规模数据集的批量导入,包括最佳实践和工具。 neo4j基于嵌入式的测试数据生成与导入源代码的数据生成代码位于src/test/java文件夹中。
  • Neo4j形数据库门与精通(附Neo4j+D3.js实战项目)
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    本书为读者提供了从零开始学习和掌握Neo4j图形数据库技术的全面指南,并通过实际案例演示如何结合使用Neo4j和D3.js进行数据可视化,适合初学者及进阶读者阅读。 图数据库是当前大数据领域中最热门的方向之一,而Neo4j则是该领域的领导者,在行业内拥有超过一半的采用率。作为高性能的NoSQL图形数据库,Neo4j将结构化数据存储在网络而非表格中。它是一个嵌入式、基于磁盘且具有完整事务特性的Java持久化引擎,但其独特之处在于使用网络(从数学角度来看是图)来存储结构化数据。此外,Neo4j也可以被视为一个高性能的图形引擎,并具备成熟数据库的所有特性。
  • 使用Java将CSV数据Neo4j创建ECharts关系
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    本项目利用Java程序读取CSV文件中的数据,并将其导入到Neo4j数据库中。之后通过分析这些数据来生成ECharts关系图,便于直观展示复杂的数据关联和模式。 Java读取CSV文件并将其数据插入到Neo4j数据库中,然后生成Echarts关系图。
  • SSM集Neo4j
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    本项目介绍如何在Spring框架中集成Neo4j数据库,并实现基本的数据操作功能,适用于初学者快速上手使用SSM(Spring+Spring MVC + MyBatis)与图数据库开发。 在进行Spring Mvc与Mybatis以及Neo4j的整合项目开发时,可以考虑使用最新的Spring 5.0版本来提升项目的性能和功能。这种组合能够有效利用各框架的优势,在处理关系型数据库操作的同时也能很好地支持图数据存储的需求。通过这种方式,开发者可以获得更加灵活且强大的后端解决方案。
  • Neo4j批量数据脚本示例
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    简介:本文提供了一个详细的教程和代码示例,展示如何编写用于Neo4j图数据库的批量数据导入脚本,帮助用户高效地管理大规模数据集。 附件提供了使用Neo4j进行大批量数据导入的示例脚本。可以通过该脚本将CSV格式的数据批量导入到数据库中,也可以通过neo4j-shell执行import_csv.cypher文件中的命令来进行数据导入。
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    这是一个包含各种动物图片的数据集,每张图片都附有详细的属性描述和分类标签,便于进行图像识别与机器学习研究。 《Label-Embedding for Attribute-Based Classification》论文中的数据使用了Animals With Attributes标签图像进行研究。这段文字描述了该论文利用特定动物属性的标注图像来进行基于属性的分类任务。