##はじめに

グラフネットワーク分析用ツールNeo4jをJupyterから実行し、
結果をJupyter notebook上に可視化させる。

実行には、Neo4jboltドライバーを利用する。

本内容のNotebookはこちら。

##実行環境
CentOS
openJDK 8
python 3.6.6
Jupyter notebook 4.3.0

Neo4j CommunityEdition 3.5.5
Neo4jboltドライバー

##準備

インストール

Neo4j
Neo4j をインストール
DLとインストール方法はこちら
Python ライブラリ
Neo4jboltドライバーをインストール

$ pip install neo4j

Neo4j パラメータ変更

ホストOSからアクセス可能にするため、以下のパラメータをコメントアウト

$ vi $NEO4J_HOME/conf/neo4j.conf
# With default configuration Neo4j only accepts local connections.
# To accept non-local connections, uncomment this line:
dbms.connectors.default_listen_address=0.0.0.0

bolt ドライバーを利用可能にするために、以下のパラメータをコメントアウト

$ vi $NEO4J_HOME/conf/neo4j.conf
# Bolt connector
dbms.connector.bolt.enabled=true
dbms.connector.bolt.tls_level=OPTIONAL
dbms.connector.bolt.listen_address=:7687

Neo4jを起動

$ $NEO4J_HOME/bin/neo4j start

*初回起動後、以下にアクセスし必要に応じてパスワードを変更
http://localhost:7474

##データ

データはmovieのデータを利用

##実行

Jupyter notebookから以下の内容を実行

ライブラリのインポート、ドライバーに接続

import pandas as pd
from neo4j  import GraphDatabase, basic_auth
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

driver = GraphDatabase.driver("bolt://localhost:7687", auth=basic_auth("neo4j", "Welcome1"))

グラフデータの分析、取得

Query = '''CALL algo.betweenness.stream('','',{direction:'both'})
YIELD nodeId, centrality
MATCH (person:Person) WHERE id(person) = nodeId
RETURN person.name, centrality
ORDER BY centrality DESC LIMIT 10'''

session = driver.session()
res = session.run(Query)
    
col = ['name', 'centrality']
df = pd.DataFrame([r.values() for r in res], columns=col)
    
session.close()

del session

棒グラフの作成

plt.figure(figsize=(15, 6))
plt.bar(list(range(len(df))), df['centrality'])
plt.xticks(list(range(len(df))), df['name'])

###結果