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d3.js用于知识图谱的可视化。

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简介：
通过 JavaScript 实现知识图谱的可视化呈现，其具有出色的可移植性并展现了良好的视觉效果。我将其应用于 Django 框架的开发中，用于知识图谱查询结果的输出。此外，该技术同样适用于 Spring 框架，为构建灵活且可扩展的知识图谱应用提供了强大的支持。

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  • 使用D3.js进行知识图谱的可视化展示
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    本项目利用D3.js框架实现复杂的知识图谱数据可视化展示，使用户能够直观理解信息间的关联与结构。 我使用JavaScript实现了知识图谱的可视化展示，该实现具有良好的可移植性，在Django框架下用于输出知识图谱查询结果。同样的方法也可以应用于Spring框架下的项目中。效果良好且易于在不同环境中部署和应用。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • Vue-D3-Graph：使用Vue和D3v6实现的知识图谱动态可视化（含2D与3D视图）
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    Vue-D3-Graph是一个结合了Vue框架与D3v6库的强大工具，用于创建知识图谱的动态2D和3D可视化效果。它为数据展示提供了高度交互性和灵活性。 我发现有人盗用我的GitHub链接，并将代码上传到一个收费的VIP下载地址。为了防止这种情况继续发生，我已将代码上传至资源中。由于积分不足的原因，需要花费5个积分进行下载；但也可以免费从GitHub上获取最新的代码。
     
  • 基于Spring-Boot与Neo4j构建课程知识图谱及KBQA系统，并实现D3.js可视化展示
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    本项目采用Spring Boot框架结合Neo4j数据库，开发了课程知识图谱和问答系统(KBQA)，并利用D3.js进行数据的动态可视化呈现。 通过Spring-boot框架连接Neo4j搭建课程知识图谱，实现课程的KBQA问答系统以及相关课程信息的查询和D3.JS可视化。提供实现源码、Neo4j库文件和MySQL库文件及相关训练的数据集和词汇表。
     
  • Radviz可视化：利用d3.js实现Radviz可视化
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    本项目采用d3.js技术实现了Radviz数据可视化方法，旨在提供一种新颖的数据集探索方式，帮助用户直观理解高维数据结构和特征分布。 Radviz（又称为“多维数据可视化”）是一种将高维数据在二维平面上展示的方法，每个维度可以映射到平面坐标系统的一个轴上，并且所有数据点被放置在这个平面上，以保持它们之间的相对距离关系。这种技术特别适用于探索和理解复杂的高维数据集。 d3.js是一个强大的JavaScript库，专门用于创建动态、交互式的Web图形。它支持各种图表类型及自定义的可视化组件，如Radviz。 在Radviz中使用d3.js可以提供精确控制每个数据点的位置及其相互关系的能力，并允许设置颜色、大小和形状等视觉属性以及添加互动功能（例如悬停显示详细信息或点击筛选）。 实现步骤如下： 1. **数据预处理**：将高维数据通过主成分分析或其他降维方法转换成适合Radviz的形式。 2. **设置画布**：创建SVG元素作为可视化的基础，并设定合适的宽高和坐标系。 3. **计算点的位置**：根据每个数据点在各个维度上的值，应用Radviz算法确定其在画布上的位置。 4. **绘制点与连接线**：用d3.js生成表示数据点的SVG圆及相应的连接线，并使用颜色编码来区分不同的类别或特征。 5. **添加交互功能**：例如悬停显示详细信息和拖动改变视角等功能，以增强用户体验。 6. **优化视觉效果**：调整色彩、字体等元素使图表更具吸引力且易于理解。 7. **部署与分享**：将完成的可视化嵌入网页或通过Web服务进行分享。 Radviz常用于数据分析、机器学习等领域，在探索多维数据集结构和关系时尤其有用。它可以帮助发现聚类、异常值以及特征间的相互影响，从而揭示复杂数据背后的模式和故事。 综上所述，结合d3.js的Radviz提供了一种有效的高维数据可视化手段，能够创建出富有洞察力且交互性强的作品。通过深入理解和实践这些工具和技术，开发者可以更好地理解并展示复杂的多维数据集中的信息。
     
  • 知识图谱的JSON导出与可视化
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    本项目旨在开发一套将知识图谱数据转换为JSON格式，并实现其可视化的工具。通过该工具，用户能够更便捷地管理和展示复杂的数据关系结构。 知识图谱导出为JSON格式以便于可视化。
     
  • 【数据可视化d3.js】d3.v7.js和d3.v7.min.js的最新版本
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    本教程专注于介绍D3.js库的最新第七版（d3.v7.js及d3.v7.min.js），详细解析其新特性与优化，帮助开发者轻松上手数据可视化。 D3.js 是一个强大的数据可视化库，其最新版本为v7版。 压缩包内包含官方发布的两个文件：完整版的d3.v7.js 和 压缩版的 d3.v7.min.js。 将压缩包解压后，把这两个文件放在项目中正确引用即可使用。
     
  • D3-Resume：利用 D3.js 实现的简历可视化工具
    优质
    D3-Resume是一款创新的数据驱动简历展示工具，采用D3.js技术打造，能够将个人经历、技能和成就以生动直观的图表形式呈现出来。 d3-简历是一个基于D3.js的简历可视化工具，展示如何仅通过包含D3.js库以及resume.js文件即可实现功能。最后一步是实例化图形： ```javascript var resume = new d3Resume({ width: 900, height: 900, wrapperSelector: article.resume, dataUrl: data.json, getItemFillColor: function (item) { return # + (function co(lor){ // 具体逻辑 })(); } }); ```
     
  • 中式菜谱知识图谱-领域知识图谱：构建知识图谱可视化与智能问答系统(KBQA)
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    本项目聚焦于中式菜谱领域的知识图谱研究，旨在通过构建该领域的KBQA（基于知识库的问答）系统和知识图谱可视化平台，提升用户对于丰富菜品信息的理解、探索及检索效率。 中式菜谱知识图谱：实现知识图谱可视化及智能问答系统（KBQA）。该系统涵盖多种水煮鱼的具体做法，如麻辣水煮鱼、小清新版水煮鱼和家常版水煮鱼等；通过菜品与食材的关联关系，用户可以查询家中现有食材可烹饪哪些菜品。此外，每种菜品所需主料、辅料及配料的数量以及具体烹饪方法一目了然。系统还支持可视化功能，帮助用户全面了解各类菜品及其之间的联系，并展示相关图片信息。智能问答系统允许以自然语言形式提问并获取答案反馈。 文件夹结构包括： - /data：包含三元组数据aifoodtime_ntriples.nt - /external_dict：包含所有菜品和原料的实体列表entities_list.txt - query_main.py：KBQA主函数 - jena_sparql_endpoint.py：启动jena_sparql服务 - question2sparql.py：自然语言问题到SPARQL查询转换脚本 - question_temp.py：用于处理自然语言转S的文件