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1、数据格式描述：

数据集介绍：

bank.csv - 汽车品牌数据

bank:汽车品牌名称 count:该品牌的车型数量 url:汽车之家品牌的网址链接

series.csv - 车系数据

bank:所属品牌 series:具体车系名称（如："AC Schnitzer M3"） count:该车系的车型数量

2、将数据导入到Neo4j数据库中

将bank.csv 与 series.csv上传到neo4j的import目录下

然后登陆 http://192.168.8.216:7474/browser/ 依次分别执行上述节点与关系导入语句

# 遇上csv文件乱码，先用 记事本 打开文件，在另存为csv文件时选择utf-8转码MATCH(n)detach delete n# 导入汽车品牌表LOAD CSV WITH HEADERS FROM"file:///bank.csv"AS line CREATE(:Bank{name:line.bank,count:line.count})# 导入品牌系列表LOAD CSV WITH HEADERS FROM"file:///series.csv"AS line CREATE(:Series{name:line.series,count:line.count})# 导入关系表【这里关系表和品牌系列表一样】LOAD CSV WITH HEADERS FROM"file:///series.csv"AS line MATCH(entity1:Bank{name:line.bank}),(entity2:Series{name:line.series})CREATE(entity1)-[:Subtype{type:line.relation}]->(entity2)# 本人执行如下：LOAD CSV WITH HEADERS FROM"file:///series.csv"AS line MATCH(entity1:Bank{name:line.bank})MATCH(entity2:Series{name:line.series})CREATE(entity1)-[:Subtype{type:"Subtype"}]->(entity2)# 查询品牌及其关系MATCH p=()-[r:Subtype]->()RETURN p LIMIT250CREATE CONSTRAINT ON(b:Bank)ASSERT b.nameisUNIQUE match(n:Series)returnn LIMIT25