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SpringBoot+Neo4j+D3+Vue.zip

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简介：
本项目集成Spring Boot框架、Neo4j图数据库以及前端D3和Vue技术栈，旨在构建高效的数据可视化应用，适用于复杂关系数据展示场景。 使用Spring Boot连接Neo4j，并利用Vue与D3实现图谱展示，同时支持查询功能。

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  • SpringBoot+Neo4j+D3+Vue.zip
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    本项目集成Spring Boot框架、Neo4j图数据库以及前端D3和Vue技术栈，旨在构建高效的数据可视化应用，适用于复杂关系数据展示场景。 使用Spring Boot连接Neo4j，并利用Vue与D3实现图谱展示，同时支持查询功能。
     
  • neo4j-d3-graph.zip
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    neo4j-d3-graph.zip 是一个结合了Neo4j图数据库与D3.js图表库的项目资源包，用于将Neo4j中的数据可视化为动态交互式图形。 博客介绍了如何使用Neo4j导出数据并进行知识图谱的可视化展示，采用了D3库实现这一过程。文章作者在寻求帮助时表示资源不足（没分了），希望得到他人的支持与协助。
     
  • SpringBoot结合Vue.zip
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    本项目为一个将Spring Boot与Vue.js相结合的全栈开发实例，旨在展示如何构建现代化、前后端分离的应用程序。下载包内含详细代码及配置说明。 此项目使用Spring Boot和Vue开发了一个问卷调查系统，代码完整仅供参考。前端采用Vue框架，后端则结合了Spring Boot与MyBatis技术。
     
  • Neo4j图数据可视化展示：结合SpringBoot与D3.js
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    本文介绍如何使用Spring Boot和D3.js技术栈实现Neo4j图数据库的数据可视化。通过具体案例演示其操作流程及优化方法。 Neo4j图数据可视化 使用Neo4j进行图形数据库的数据存储是通过节点、关系以及属性来实现的。与RDBMS以表的形式（即“行”、“列”）存储数据不同，GDBMS采用的是图形形式来进行数据储存。 启动并安装Neo4j社区版本后可以开始操作。 将需要导入的数据文件放置于neo4j目录下的import文件夹中。这些文件包括节点信息和关系信息的csv格式文档。 为了创建Node节点，使用如下命令（假设存在名为node.csv的CSV文档）： ``` load csv from file:///node.csv as line create(n:Node{name:line[0]}) return n ``` 对于导入Node之间的contradion关系，则需要另一个CSV文件（例如 contradiction.csv），并执行相应的导入脚本。
     
  • Neo4j-KGBuilder：基于Neo4j、SpringBoot、Vue与D3.js的知识图谱构建与可视化
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    简介：Neo4j-KGBuilder是一款集成了Neo4j图数据库、SpringBoot框架、Vue前端和D3.js图表库的知识图谱开发工具，支持高效知识图谱的构建及交互式数据可视化。 这个知识图谱构建工具最初是为了满足产品展示需求而开发的。在项目初期，主要是为了配合领导制作演示PPT临时绘制图表，但后来逐渐发展成一个具有一定通用性的独立小工具。该工具的主要功能包括：通过Vue和D3.js实现前端界面，并使用Springboot结合Neo4j作为后端支持知识图谱可视化。 当前版本实现了以下核心功能： - 新增节点及关系 - 快速添加具有特定关联的节点与边线 - 支持修改节点的颜色、大小以及编辑或删除属性信息 - 节点和连线的数据可以导出为图片或者CSV文件格式，并且能够从CSV导入数据。 - 允许用户将图像及富文本内容附加到图谱中的任意位置上，支持多条关系连接同一对节点的功能。 计划的后续改进包括： 1. 实现创建单个孤立节点的功能 2. 使新添加的节点可以指定精确坐标或依据鼠标点击时的位置自动确定其定位。 3. 增加导出当前图谱为图片格式的能力，以便更好地分享和展示研究成果（此功能已于2018年11月16日上线）； 4. 进一步完善导入、导出关系及节点数据的功能，并确保兼容性良好；(更新于2018年11月17日) 5. 增加自然语言处理能力，能够根据输入的文本自动提取实体和它们之间的联系。
     
  • Neo4j-D3-Graph：使用D3进行Neo4j数据前端可视化（含源码）
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    Neo4j-D3-Graph项目提供了一个利用D3.js库将Neo4j数据库中的图形数据进行前端可视化的解决方案，附带完整源代码供开发者参考和二次开发。 根据从Neo4j导出的JSON数据进行D3可视化展示，请启动服务后打开index.html文件查看效果。效果图如下及说明：在搜索、鼠标进入该节点时会显示临近的关系节点；点击节点，文字将切换显示；加入了碰撞检测模型，已注释掉，取消即可与效果图相同效果。 代码使用说明： JSON格式要求以p为键值对表示，每个p代表一个查询关系。根据如下Cypher查询语句导出的数据均可以展示：MATCH p=(n:节点类型)-[r:关系类型]->() RETURN p limit 20 配置自己的数据时，在[index.html]标签中定位并修改以下几行代码即可，无需查找具体位置： // 自定义图标及颜色（数组保证一一对应） // names 图例名称变量制作图标 // labels 节点的标签名称（与records.json中的保持一致） // colors 图例颜色
     
  • D3与Neo4j查询及展示示例
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    本示例演示了如何利用D3.js和Neo4j技术进行数据可视化查询与展现，结合二者优势实现高效的数据分析与呈现。 由于目前网上关于D3与Neo4j整合的资源非常有限，并且大多数代码示例仅用于展示测试数据，在某些平台上甚至可以看到收费高达六七百元的学习视频。在这里，我提供一个简单的演示项目：从图数据库查询数据并在页面上使用D3进行可视化展示。运行该项目后访问 http://localhost:8081/kg/index1 即可看到查询的图结构，希望这对学习D3和Neo4j的人有所帮助。后续我会继续更新有关D3的学习资料。
     
  • 基于Neo4j、SpringBoot、Vue与D3.js的知识图谱构建及可视化技术
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    本项目采用Neo4j图形数据库、Spring Boot框架和Vue前端技术栈，结合D3.js库实现知识图谱的数据建模、后端接口开发以及数据的动态展示。 使用Neo4j结合Spring Boot和Vue框架，并借助D3.js进行知识图谱的构建与可视化展示。
     
  • 使用Vue和D3对Neo4j进行可视化
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    本项目利用Vue框架结合D3库，实现Neo4j数据库中的图数据可视化。通过直观图表展示复杂关系网络，提供高效的数据分析工具。 安装步骤如下： 1. 克隆或下载项目到本地。 2. 下载并安装Neo4j到本地，并启动服务。 3. 进入项目的根目录，执行命令`npm run update`导入所需的 npm 包。 4. 使用命令 `npm run dev` 启动项目，默认端口为 8081。 **Neo4j 账号信息：** - 用户名: neo4j - 密码: 您需要设置的密码 启动服务后，使用 `npm run dev` 并将您的浏览器指向 http://localhost:8081 来查看项目。
     
  • 利用Neo4j、SpringBoot、Vue及D3.js的知识图谱创建与展示技术探讨
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    本简介探讨了运用Neo4j图形数据库、Spring Boot框架、Vue前端框架和D3.js数据可视化库来构建知识图谱的技术方法，详细解析了从数据建模到界面呈现的全过程。 知识图谱是一种结构化的数据表示方式，用于存储、管理和理解复杂的数据关系。在这个项目中，我们结合了Neo4j数据库、Spring Boot后端框架、Vue.js前端库以及d3.js数据可视化库来构建和展示知识图谱。 **Neo4j** 是一个高性能的图形数据库，特别适用于处理具有图形结构的数据。在知识图谱中，每个节点代表实体（如人、地点或事件），而边则表示这些实体之间的关系（例如“朋友”、“工作”等）。Neo4j提供Cypher查询语言来方便地进行数据查询和操作。 **Spring Boot** 是一个简化了初始搭建及开发过程的框架。在这个项目中，它作为后端服务处理前端的HTTP请求，并与Neo4j数据库交互执行增删改查等操作。通过使用Spring Data Neo4j模块，可以轻松集成Neo4j并编写相应的Repository接口来以图形化方式管理数据。 **Vue.js** 是一个轻量级的JavaScript框架用于构建用户界面。它的响应式系统使得数据模型和视图保持同步，非常适合动态的数据驱动应用开发。在这个项目中，它被用来创建前端界面、展示知识图谱以及处理用户的交互操作（如新增节点、编辑关系及导出图片）。 **d3.js** 是一个强大的数据可视化库，允许开发者直接操作DOM来构建复杂的视觉效果。在本项目的知识图谱部分，使用d3.js进行图形渲染和互动，根据接收的节点与关系信息绘制图表，并支持动态更新（如改变节点颜色、大小以及拖动等）。 具体功能实现包括： 1. **新增节点和关系**：用户可以通过前端界面输入新数据发送请求到后端服务，由Spring Boot调用Neo4j API创建新的实体及关联。 2. **编辑与删除操作**：允许用户选择并修改已有的节点或边的信息；同时支持通过后台执行相应的命令来移除特定的实体和关系。 3. **动态调整外观属性**：d3.js可以根据节点的不同特征（如类型、重要性等）自动改变其颜色及大小，以提供视觉上的区分效果。 4. **导出为图片格式**：前端可以调用浏览器截图API捕捉当前视口内的图谱画面并生成图像文件供用户下载。 5. **CSV导入与导出功能**：支持从CSV文件中读取节点和边的数据，并允许将整个知识图谱数据集转换成同样的形式以进行备份或进一步分析。 6. **添加图片及富文本信息**：每个实体可以关联额外的多媒体内容（如图像）以及丰富的文字描述，增强展示效果的同时提供更多细节。 7. **支持多类型关系定义**：允许在两个节点间建立多种不同类型的连接，这有助于更好地模拟现实世界中的复杂情况。 通过这种方式整合各种技术手段，该项目成功实现了知识图谱的有效构建和可视化，并提供了广泛的交互功能以帮助用户理解和探索复杂的关联结构。