NeoMap Fukuoka

November 16, 2021

NeoMapを使って福岡を見てみよう

NeoMapはNeo4j Desktopで使うGraphAppsの1つです。 Open Street Mapのデータを使って地図データを表示します。

今回使ったソフトウェア

Neo4j Desktop 1.4.9
Neo4j 4.3.7
neomap 0.5.1
APOC library 4.3.0.4
Graph Data Science Library 1.7.2

Neo4j Desktopを立ち上げます

まずは、Neo4j Desktopを立ち上げます。

NeoMapのインストール

NeoMap Map Visualizerをインストールします。

Neo4j Developer Graph Apps Gallery

データベースの作成

ローカルにデータベースを作成します。

プラグインのインストール

作成されたデータベースの名前をクリックすると右に詳細(Details)のウィンドウが出てきます。インストールするプラグインは、APOCとGDSです。インストールは、それぞれの▶︎を開いてからInstallをクリックします。

Confの設定

それから、ファイルが読めるようにneo4j.confにおまじないを追加しましょう。設定の場所は、Openの右にある「...」をクリックするとメニューがプルダウンしますので、Settingsを選択してください。 confの編集画面が出てきますので、最後の行に追加します。

apoc.import.file.enabled=true

データのダウンロード

fukuoka.graphml.zipをダウンロードします。

https://annoura.com/openstreetmap/fukuoka.graphml.zip

データをimportフォルダーに移動

fukuoka.graphml.zip を解凍すると fukuoka.graphml ファイルになりますので、Importフォルダーに追加します。

設定の場所は、Openの右にある「...」をクリックするとメニューがプルダウンしますので、Open FolderからImportを選択してください。

<neo4j-home>/import/fukuoka.graphml

データベースの起動

データベースをスタートさせます。

Neo4j Browserをオープンする

Neo4j Browserをオープンします。

データの読み込み

Neo4j Browserをオープンします。 fukuoka.graphml を読み込むコマンドを入力してください。

CALL apoc.import.graphml("fukuoka.graphml", {})

ノードにラベルを付けます。

取り込んだだけでラベルが付いてないので付加します。

MATCH (n) SET n:Node

グラフを作ります

GDS shortest path algorithmsを使うために、projected graphを作ります。

CALL gds.graph.create.cypher(
"projected_graph", 
"MATCH (n:Node) RETURN id(n) AS id", 
"MATCH (n)-[r:RELATED]->(m) RETURN id(n) AS source, id(m) AS target, toFloat(r.length) AS length"
)

NeoMapをOpenします

左の四角が4つになっているGraph Appsをクリックして、NeoMapをOpenします。

NeoMapで見てみましょう

パラメータを設定します。

Name: Fukuoka Street Network (自由です)
Layer type: Lat/Lon
Node label(s): 何も選択しません
Latitude property: y
Longitude property: x
Tooltip property: osmid
Max. nodes: 10000
Rendering: Markers
Color: 好きな色で

実行すると福岡が出てきます。ちょっと見てみましょう。

博多駅駅とキャナルシティで最短距離を表示してみましょう

NeoMapで新しくQueryを追加します。

パラメータを設定します。

Name: Shortest Map (自由です)
Layer type: Advanced (cypher query)
Query:

MATCH (startNode:Node) 
WHERE startNode.x = "130.4189761" AND startNode.y = "33.5902449"
MATCH (endNode:Node) 
WHERE endNode.x = "130.4120761" AND endNode.y = "33.5898374"
CALL gds.shortestPath.dijkstra.stream(
"projected_graph", 
{
sourceNode: startNode, 
targetNode: endNode, 
relationshipWeightProperty: "length"
}
) 
YIELD index, sourceNode, targetNode, totalCost, nodeIds, costs, path
WITH gds.util.asNodes(nodeIds) AS nodes
UNWIND nodes AS node
RETURN node.x AS longitude, node.y AS latitude

Rendering: Polyline
Color: 先程の地図上の色とは別な赤などの目立つ色で

実行すると赤い線が小さく中央に表示されているのが分かります。地図を拡大しましょう。

開始のマーカー(ノード)から終了のマーカーまで最短経路で線が引かれているのが分かります。

簡単でしたか?

少し前のロンドンのNeoMapの記事をもとに福岡版を作成しました。

Visualizing shortest paths with neomap ≥ 0.4.0 and the Neo4j Graph Data Science plugin

この記事はあちこち古いので、このままでは動作させることができませんでした。思いのほか苦労しました。

Open Street MapのGraphMLデータの取得（おまけ）

これは地図データの取得の方法です。

今回は事前に取得した、fukuoka.graphmlを使いましたので記載しなかったのですが、他の地域の地図を取得したい人のためにPythonのソースを載せておきますので参考にしてください。これも、OSMnx 1.1.1を使ったので引数の記述が、distance= ではなく dist= でした。

import osmnx as ox
G = ox.graph_from_point((33.590188, 130.420685), dist=1500, network_type='all')
ox.save_graphml(G, "fukuoka.graphml")