大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下知识图谱实战应用25-基于py2neo的超市商品的图谱构建与商品推荐系统的实现，本篇文章，我将指导大家如何使用py2neo和Neo4j构建一个实用的超市商品知识图谱和推荐系统。该系统可以帮助用户快速找到感兴趣的商品，并提供个性化的推荐服务。
目录
- 数据样例与解析
- py2neo与Neo4j的安装与配置
- 数据导入Neo4j
- 构建知识图谱
- 商品推荐算法
- 完整代码
- 结论
1. 数据样例与解析
首先，我们需要一份商品的CSV数据样例。例如，我们可能有如下所示的数据：
序号,商品名称,商品类别,价格,评分
1,红富士苹果,水果,6.5,4.7
2,新鲜橙子,水果,5.2,4.8
3,优质大米,粮食,8.1,4.6
4,进口牛奶,饮品,12.3,4.9
5,鸡蛋,肉类,7.9,4.8
这个数据中，序号是商品的唯一标识符，商品名称是商品的名字，商品类别是商品所属的类别，价格是商品的价格，评分是商品的评分。
2. py2neo与Neo4j的安装与配置
首先安装Neo4j和py2neo，然后启动Neo4j服务，创建一个新的数据库，并