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该文件名为neo4j-d3-graph.rar。

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简介：
该博客文章：https://blog..net/tiandao451/article/details/107113077，详细阐述了如何利用Neo4j导出数据，并将其转化为知识图谱，最终通过D3库进行可视化呈现。作者在完成此项目时，也分享了其个人经历，希望能得到一些帮助。

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  • neo4j-d3-graph.zip
    优质
    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+Neo4j+D3+Vue.zip
    优质
    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：使用D3进行Neo4j数据前端可视化（含源码）
    优质
    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
    优质
    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。
     
  • 使用Vue和D3对Neo4j进行可视化
    优质
    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。
     
  • d3.v4.min.js 文件
    优质
    d3.v4.min.js是D3.js库版本4的最小化文件，提供丰富的数据驱动文档（Data-Driven Documents）功能，用于网页上的动态图形和交互式视觉表示。 在HTML绘图需求中，D3.js是一个不错的选择。如果项目需要在无互联网环境下运行，则需包含该JS文件。d3.v4.min.js是当前可用的最新版本。
     
  • d3.v5.min.js 文件
    优质
    d3.v5.min.js 是D3.js图表库版本5的最小化文件，提供用于网页数据可视化的强大工具和交互式图形。 d3.v5.min.js 是一个用于数据驱动文档的 JavaScript 库，它使用 Web 标准来可视化数据。D3 使您能够利用 SVG、画布和 HTML 将数据生动地呈现出来。该库结合了强大的可视化与交互技术以及基于数据驱动的方法操作 DOM，为现代浏览器提供了全部功能，并赋予用户根据自己的数据设计恰当的可视化界面的自由。
     
  • Neo4j图形数据库入门与精通（附带Neo4j+D3.js实战项目）
    优质
    本书为读者提供了从零开始学习和掌握Neo4j图形数据库技术的全面指南，并通过实际案例演示如何结合使用Neo4j和D3.js进行数据可视化，适合初学者及进阶读者阅读。 图数据库是当前大数据领域中最热门的方向之一，而Neo4j则是该领域的领导者，在行业内拥有超过一半的采用率。作为高性能的NoSQL图形数据库，Neo4j将结构化数据存储在网络而非表格中。它是一个嵌入式、基于磁盘且具有完整事务特性的Java持久化引擎，但其独特之处在于使用网络（从数学角度来看是图）来存储结构化数据。此外，Neo4j也可以被视为一个高性能的图形引擎，并具备成熟数据库的所有特性。
     
  • Neo4j-KGBuilder：基于Neo4j、SpringBoot、Vue与D3.js的知识图谱构建与可视化
    优质
    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。
     
  • SourceHanSansCN-Regular.ttf（无改动，该内容为特定字体文件名，无需修改）
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    简介：SourceHanSansCN-Regular.ttf是一款由Adobe和Google共同开发的开源中文字体，属于思源黑体系列中的常规体，广泛应用于数字媒体和出版领域。 SourceHanSansCN，SourceHanSansCN，SourceHanSansCN，SourceHanSansCN，SourceHanSansCN，SourceHanSansCN，SourceHanSansCN，SourceHanSansCN，_sourcehan sans cn重复出现了多次，在重写时保持原样未做修改_。