Initiation à la création d’un graphe de connaissances

Objectif

L’objectif est de vous initier à la création d’un graphe de connaissances en exploitant la technologie Neo4J. Il s’agit à partir d’un jeu de données de créer un modèle de connaissances et à partir de ces deux éléments de charger la base de graphe.

Préparer son environnement de travail

En local

Télécharger Neo4J Desktop : https://neo4j.com/download/

Dans le nuage (ie Cloud)

La société Neo4J vous permet après inscription d'exploiter une instance de base de donnée gratuitement : https://neo4j.com/cloud/aura/

Concevoir un modèle de connaissances

Premier Jeu de données : Liste des CNPEs

Le premier jeu de données est en lien avec le Parc Nucléaire de Production Français.

Fiche Wikipédia CNPEs

A partir de la page wikipédia ci contre et des pages afférentes, on obtient un jeu de données disponible au format csv ici : [1]

CNPE en csv

Les en-têtes de colonnes sont les suivantes :

• Trigramme_centrale,
• Centrale_nucleaire,
• Commune,
• Département,
• id_reacteur,
• Nom_du_reacteur,
• Rang,
• Palier,
• Puissance_therm_MWt,
• Puissance_brute_MWe,
• Puissance_nette_MWe,
• Debut_construction,
• Raccordement_au_reseau,
• Mise_en_service,
• longitude,
• latitude

Concevoir le modèle de connaissances

A partir d’une analyse des colonnes et de leur contenu il s’agit identifier les types de noeuds que vous souhaitez créer ainsi que les relations liants ces derniers.

Il s’agit d’identifier les objets élémentaires qui vont permettre que votre graphe de connaissance soit une représentation la plus riche possible à partir des données disponibles. Regarder les colonnes et leur contenu est une bonne stratégie. Par exemple, employez Excel pour explorer les données avec les filtres automatiques.

Données CNPE dans Excel

Vous pouvez dessiner votre modèle à la main ou dans un éditeur graphique de votre choix :

• Powerpoint
• Yedgraph : https://www.yworks.com/products/yed
• Mermaid.js : https://mermaid-js.github.io/mermaid-live-editor/
• viz.js : http://viz-js.com/
• Xmind : https://www.xmind.net/
• ….

Indice  : Il faut penser des phrases (sujet)(“verbe”)(“complement”) à partir des données disponibles.

Par exemple, à partir des colonnes “commune” et “département” je peux déduire :

Injecter dans la base de graphe

Le langage cypher

La base de graphe se manipule avec le langage Cypher. La synthèse de ce langage est disponible ici : [2]

RefCard Cypher Neo4J

Préparer les données sources avant l'injection

• Préparer les fichiers en CSV
• Convertir les fichiers en UTF8 (utiliser un éditeur de texte du type Notepad++ ou SublimeText)
• Placer les fichiers à un endroit accessible par la base de graphe :
  • un stockage en ligne permettant un accès via http
  • dans le répertoire import de l'instance Neo4J

Ouvrir Répertoire Neo4J dans Neo4JDesktop

Ouvrir répertoire Import Neo4J Desktop

Lire des données à partir du Browser Neo4J

La commande pour lire un fichier de données (source en gras) est :

LOAD CSV WITH HEADERS FROM 'file:///###' AS row RETURN row