Cypher实现多匹配场景下被关注对象频次统计

• 现有图数据库结构：携带name属性的Person节点之间通过有向follows关系建立关注连接，关系方向为关注者指向被关注者，示例关系：(n:Person {name: "a1"})-[:follows]->(m:Person {name: "a2"})
• 待实现逻辑：给定一组Person节点的姓名列表，统计列表内所有节点关注的对象中，每个被关注对象的累计被关注次数
• 示例验证场景：给定姓名列表["a1", "a2", "a3"]，已知关注关系为a1关注b1、b2、b3；a2关注b2、b3；a3关注b3，期望输出统计结果为b3:3、b2:2、b1:1

推荐使用参数化写法，避免注入风险，同时方便动态传入列表：

MATCH (follower:Person)-[:follows]->(followed:Person)
WHERE follower.name IN $nameList
RETURN followed.name AS followed_person, count(followed) AS follow_count
ORDER BY follow_count DESC

如果是固定列表的场景（即对应上述示例场景），可以直接写死列表值：

MATCH (follower:Person)-[:follows]->(followed:Person)
WHERE follower.name IN ['a1', 'a2', 'a3']
RETURN followed.name AS followed_person, count(followed) AS follow_count
ORDER BY follow_count DESC

• 第一步通过MATCH匹配所有Person节点间的follows有向关系，明确区分关注者（关系起点）和被关注者（关系终点）
• 第二步通过WHERE条件过滤，仅保留关注者姓名属于给定输入列表的关系路径
• 第三步按被关注者姓名分组，通过count()函数统计每个被关注者关联的有效路径数，也就是被列表内用户关注的总次数
• 最后通过ORDER BY按被关注次数倒序排列，输出顺序和示例预期完全一致，执行示例场景的固定语句即可得到b3:3、b2:2、b1:1的结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ShortIter