运行文件

准备工作

1. 请确保安装有 neo4j 图数据库，以及确保图数据库正常执行的其他依赖（如 jdk-11.0.13）

2. 请在 build_goodsgragh.py 第36行 self.graph = Graph('http://localhost:7474',auth = ('用户名','密码')) 根据自身情况正确输入 neo4j 的用户名和密码。

3. 数据因十分敏感且传播违法，不予提供。请在当前目录（build_goodsgraph,py 所属目录）下创建 chinese_market.csv 文件，并根据下列要求填入数据

   表头	中文解释	知识图谱存在形式
   _id	商品唯一标识	商品节点的属性
   _index	索引	索引节点名字
   _score	评分	商品节点的属性
   _type	商品文件格式	商品节点的属性
   gmt_create	销售信息创建日期	商品节点的属性
   gmt_modified	销售信息最后修改日期	商品节点的属性
   goods_bt_price	按比特币计算的价格	商品节点的属性
   goods_comment	商品评价	商品节点的属性
   goods_description	商品描述	商品节点的属性
   goods_id	商品id	商品节点的属性
   goods_img_name	商品图片名字	图片节点名字
   goods_img_url	商品图片网址	图片节点属性
   goods_name	商品名称	商品节点名字
   goods_origin_website	商品售卖网站url	网站节点属性
   goods_origin_website_name	商品售卖网站	网站节点名字
   goods_price	商品价格	商品节点的属性
   goods_seller	商品卖方id	卖方节点名字
   goods_seller_last_online	商品最后一次售卖时间	商品节点的属性
   goods_sold_num	商品售卖数量	商品节点的属性
   goods_status	商品状态	商品节点的属性
   goods_time	商品时间？？	商品节点的属性
   goods_url	商品网址	商品节点的属性
   snap	不知道有啥用	商品节点的属性

4. 请安装python库包pyltp,并下载响应模型(本项目模型为ltp_data_v3.4.0)。pyltp 安装方法详见 https://github.com/HIT-SCIR/pyltp

运行文件

1. 命令行界面运行 neo4j console 启动图数据库
2. 运行 build_goodsgragh.py 文件，依据 csv 存储数据构建图数据库
3. 运行 search.py，输入查询关键字即可得到结果（例如"教程"）。