讲技术之前先引个好玩的热点话题，带你与时代接轨~
漫威系列电影《复仇者联盟4》上映
你去看了吗？
小编就盼着周末去好好享受
谁剧透，跟谁急！
复仇者联盟 之 绝对不剧透
漫威英雄们为了不让自己剧透也是使出了浑身解数。在洛杉矶全球首映礼上记者费尽心机想要从各位演员身上套点信息：“如果你活下来就眨一下眼睛，死了就眨两下”。
“绿巨人” ：我就是不眨，看你怎么样！
“雷神”：我眨了23下，你猜我活没活着~
“蚁人”：我不睁眼就不用眨眼了~
希望大家可以像奇异博士学习
做个合格的影迷哦
都谁看了复联4？
据说，看复联4的，分三种人：
（1）骨灰粉
看完晒票根发感慨的
（2）路人粉
还没看，但是怕被剧透的
（3）纯属小白跟风
被漫威错综复杂的人物线，搞得一头雾水
敲黑板，讲技术重点了~！
来，先放一张成品图，
帮你理清核心人物
一张图带你读懂“妇联4”人物关系！
人物节点和关系数据
人物节点数据：姓名和角色
name,role
霍华德·斯塔克,斯塔克工业创始人
佩姬·卡特,神盾局创始人
美国队长,复仇者联盟成员
钢铁侠,复仇者联盟成员
巴基,复仇者联盟成员
雷神,复仇者联盟成员
蚁人,复仇者联盟成员
绿巨人,复仇者联盟成员
黑寡妇,复仇者联盟成员
洛基,火神
鹰眼,复仇者联盟成员
战争机器,复仇者联盟成员
蜘蛛侠,复仇者联盟成员
幻视,复仇者联盟成员
红骷髅,九头蛇组织创始人
黑豹,瓦坎达国王
泽莫男爵,美国队长宿敌
人物关系：姓名1，姓名2，关系类型
start,end,relation
钢铁侠,美国队长,内战
美国队长,钢铁侠,内战
蜘蛛侠,钢铁侠,师傅
钢铁侠,战争机器,好友
幻视,钢铁侠,AI管家
钢铁侠,霍华德·斯塔克,儿子
钢铁侠,绿巨人,搭档
美国队长,红骷颅,宿敌
红骷颅,美国队长,宿敌
黑豹,美国队长,庇护
泽莫男爵,美国队长,敌对
美国队长,泽莫男爵,敌对
美国队长,佩姬·卡特,二战恋人
美国队长,巴基,好友
巴基,美国队长,好友
洛基,雷神,弟弟
绿巨人,雷神,结识
黑寡妇,鹰眼,暧昧
@
导
入
数
据
启动neo4j服务，打开http://127.0.0.1:7474
文件存放位置：neo4j安装目录的import文件夹下
导入节点数据，先不添加标签
LOAD CSV WITH HEADERS FROM "file:///data_node.csv" AS line MERGE ({name:line.name,role:line.role})
给不同的角色添加不同的标签
以“复仇者联盟成员”为例：
MATCH (n { role: '复仇者联盟成员' }) SET n :复仇者联盟成员 RETURN n
MATCH (n { role: '神盾局创始人' })SET n :神盾局创始人 RETURN n
MATCH (n { role: '斯塔克工业创始人' })SET n :斯塔克工业创始人 RETURN n
MATCH (n { role: '火神' }) SET n:火神 RETURN n
MATCH (n { role: '九头蛇组织创始人' })SET n :九头蛇组织创始人 RETURN n
MATCH (n { role: '瓦坎达国王' }) SET n :瓦坎达国王 RETURN n
MATCH (n { role: '美国队长宿敌' })SET n :美国队长宿敌 RETURN n
查看所有节点
match (n) return n
点击节点，可以设置节点颜色和大小。
导入关系数据，由于导入节点的时候，并没有设置标签，所以导入关系数据的时候，也不需要设置节点标签。
正确语法：
LOAD CSV WITH HEADERS FROM 'file:///data_relation.csv'as line
MATCH (start {name: line.start})
MATCH (end {name: line.end})
MERGE (start) -[:r{relation:line.relation}]-> (end)
用以下语法，添加节点标签Person，虽然语法不报错，但是并没有把关系添加进去：
LOAD CSV WITH HEADERS FROM 'file:///data_relation.csv'as line
MATCH (start:Person {name: line.start})
MATCH (end:Person {name: line.end})
MERGE (start) -[:r{relation:line.relation}]-> (end)
再查看所有节点和关系
match (n) return n
查看所有复仇者联盟成员的名字
match (n:复仇者联盟成员) return n
点击标签，也可以设置颜色和大小。
查看钢铁侠的全部关系
match p=({name:'钢铁侠'})-[:r]->()return p
点击关系，也可以设置颜色和大小。
查看钢铁侠的2层内的关系
match p=({name:'钢铁侠'})-[*..2]->()return p
查看钢铁侠的好友关系
match p=({name:'钢铁侠'})-[:r{relation:'好友'}]->()return p
这波操作超酷~
重点来了！
这个技术，在哪里可以学到？
Python如何连接Neo4j进行社交网络分析，书中会有介绍哦！
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