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Neo4j-KGBuilder利用Neo4j、Spring Boot、Vue和D3.js构建并可视化知识图谱。

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简介:
最初,该工具的诞生源于一个知识图谱构建的需求,最初是为了满足产品团队和领导层在制作演示文稿时临时对图谱展示的不懈要求。随着时间的推移,它逐渐演变成一个目前尚且具有一定实用性的小型工具,旨在为知识图谱领域的伙伴提供参考。该技术栈小工具的前端基于Vue框架与D3.js库构建,后端则采用Spring Boot与Neo4j数据库相结合。演示Demo的访问地址如下。该工具实现的基本功能包括:新增节点、添加连接线、快速调整节点和关系节点的颜色及大小;允许对节点和关系的编辑、删除操作;支持将数据导出为图片和CSV文件,以及从CSV文件导入数据;能够添加图片和富文本内容到节点中;并支持直接执行Cypher功能。未来的优化方向包括:开发单节点创建功能、实现节点位置的可指定(或与鼠标点击位置一致)功能;提升2018年11月16日之后构建的图谱能够导出成图片的性能;支持2018年11月16日及以后导入功能,同时支持导出关系和节点信息;以及通过自然语言等手段,在输入一段文本后自动提取实体和关系,并允许用户进行编辑。

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客服
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  • Neo4j-KGBuilder:基于Neo4j、SpringBoot、VueD3.js
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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。
  • 基于Neo4j、SpringBoot、VueD3.js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。
  • 基于Spring-BootNeo4j课程及KBQA系统,实现D3.js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。
  • Neo4j、SpringBoot、VueD3.js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。
  • 使VueD3Neo4j进行
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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。
  • Neo4j旅游环境
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    本项目旨在运用Neo4j技术建立旅游领域的知识图谱,通过图形数据库高效存储和查询旅游资源及信息间的复杂关联,为用户提供个性化旅行建议与体验。 在当今的数字化时代,知识图谱作为一种高效的数据管理和分析工具,在各个领域得到了广泛应用,其中就包括旅游行业。基于Neo4j构建的旅游环境知识图谱能够整合并挖掘大量信息,帮助用户更好地理解和探索旅行目的地。本段落将详细介绍如何利用Neo4j搭建旅游环境知识图谱,并探讨其核心概念和应用价值。 **一、 Neo4j简介** Neo4j是一款高性能图形数据库,专为处理复杂的图形数据结构而设计。它以节点(实体)、关系及属性的形式存储数据,非常适合表示人、地点等在旅游环境中相互联系的复杂关联。 **二、知识图谱的概念** 知识图谱是一种通过节点和边来描述实体之间语义联系的知识表现形式,在旅游环境中的应用中,节点可能包括景点、酒店、餐厅以及交通方式等;而这些之间的关系则可以表示为“位于”、“提供服务”等类型的关系。 **三、搭建步骤** 1. **数据收集与预处理**: 收集地理信息、景点介绍及用户评价等各种旅游环境的数据,并进行清洗和格式化,以便其适合作为图谱的输入。 2. **定义节点与关系**: 根据旅游行业的特性来确定合适的节点类型(如景点、住宿等)以及它们之间的关系类型(如相邻、推荐等)。 3. **加载数据到Neo4j**: 使用Cypher查询语言将预处理后的信息导入Neo4j数据库,创建相应的图谱结构中的节点和边。 4. **构建图谱结构**: 通过编写适当的Cypher语句来建立和完善知识图谱的逻辑架构,并确保其清晰易懂,便于后续分析与查询。 5. **图谱可视化**: 利用Neo4j自带或第三方工具进行视觉化展示,以直观呈现和理解旅游环境的知识图谱。 **四、应用价值** 1. **智能推荐**: 分析用户行为及偏好后提供个性化的旅行建议,如景点推荐和路线规划。 2. **问答系统**: 通过结合自然语言处理技术来解答复杂问题,例如“哪些评分高的热门景点位于市中心?” 3. **数据分析**: 对旅游环境进行深度分析以发现市场趋势,并优化资源配置。 4. **用户体验提升**: 提供丰富的背景信息增强用户对目的地的理解,从而改善旅行体验。 5. **企业服务优化**: 通过基于知识图谱的服务(如酒店预订和餐饮推荐)提高服务质量与效率。 综上所述,基于Neo4j构建的旅游环境知识图谱是促进旅游业信息化发展的重要工具。它不仅为用户提供更好的旅程规划支持,同时也为企业提供强大的数据分析及决策辅助功能。随着不断的更新和完善,这种技术将为旅游业带来更多的智能化发展机遇。
  • 基于Spring-bootNeo4j课程的实现.rar
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    本资源详细介绍并实现了使用Spring Boot框架结合Neo4j图数据库来创建和管理课程知识图谱的方法和技术。通过该方案,可以有效地组织、查询及可视化复杂学科的知识结构关系。适合对后端开发及图数据有兴趣的技术人员参考学习。 通过Spring-boot框架连接Neo4j搭建课程知识图谱,并实现课程的KBQA问答系统以及相关课程信息查询功能。此外,还利用D3.JS进行数据可视化展示。项目附带了实现源码、Neo4j库文件和MySQL库文件,还包括相应的训练数据集和词汇表。
  • Python中成药的Neo4j
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    本项目运用Python语言搭建了一个针对中成药的知识图谱,采用Neo4j数据库存储和展示药物之间的复杂关系网络。 知识图谱是一种结构化的数据表示形式,用于存储和管理复杂的数据关系。在本项目中,我们专注于构建一个基于Python的中成药知识图谱,并使用Neo4j作为图数据库来获取和展示数据。 1. **知识图谱的概念与应用**: 知识图谱是现代信息处理的关键技术之一,它通过图形的形式表示实体(如中成药、药材、疾病等)及其相互关系。在医药领域,知识图谱能够帮助医生快速查找药物信息,并发现潜在的药物相互作用,从而提高诊疗效率。 2. **Python在知识图谱中的角色**: Python是数据科学和图分析的主要语言之一,拥有丰富的库如NetworkX、Graph-tool等用于构建和操作图。本项目中,我们将使用Python编写爬虫程序来抓取中成药的数据,并通过与Neo4j的交互进行数据分析。 3. **Neo4j图数据库**: Neo4j是一款高性能的图形数据库,特别适合存储复杂关系数据。在我们的知识图谱里,它将用于存储药品名称、成分等信息及其之间的关联性。 4. **爬虫技术**: 爬虫是自动获取网络数据的程序,在构建知识图谱时需要从各类在线资源中提取相关药物的信息。Python中的BeautifulSoup和Scrapy库可以高效地解析HTML并提取所需的数据。 5. **数据预处理与清洗**: 从网上爬取到的数据通常需要进行清洗,去除无关信息、标准化格式以及填补缺失值等操作以确保数据质量。我们使用Pandas等工具来进行这些步骤,以便于后续导入Neo4j数据库的操作。 6. **导入数据至Neo4j**: 使用Cypher语言将预处理后的数据导入到图数据库中是必要的一步。通过Python的neo4j-driver库编写脚本批量创建节点和关系可以实现这一目的。 7. **可视化**: 可视化对于理解知识图谱结构至关重要,我们可以通过Gephi或Neo4j自带浏览器插件来展示这些信息,并使用布局算法如Fruchterman-Reingold或ForceAtlas2等帮助直观地看到中成药之间的关联网络。 8. **查询与分析**: 利用Cypher语言进行深度挖掘是可能的,例如查找含有特定药材的所有药品或者具有某种疗效的药物组合。结合Python可以实现动态查询和分析功能,为医药研究提供支持。 9. **挑战与优化**: 在项目实施过程中可能会遇到数据质量问题、性能下降等问题,这些问题需要通过严格的校验机制及数据库索引等技术手段来解决以确保图谱的质量和效率。 通过这个项目,我们能够创建一个全面且实时的中成药知识图谱,为医疗决策提供有力的数据支持,并为广大用户提供药品信息查询服务。
  • Neo4j 所需的全部软件包
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    本教程涵盖创建Neo4j可视化知识图谱所需的所有关键软件包,包括Neo4j数据库、Cypher查询语言及多种图形界面和自动化工具。适合寻求高效管理复杂关系数据的开发者与分析师。 为了创建 Neo4j 可视化知识图谱,你需要两个软件包:java.rar 和 neo4j-community-3.5.5-windows.zip。相关的教程可以在相关博客文章中找到。
  • VueNeo4jD3Vue进行数据展示-源码
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    本项目结合了Vue框架与Neo4j数据库,采用D3库实现复杂的数据可视化效果。通过源代码提供了一个前端解决方案,用于高效地展现图形化信息结构。 安装Neo4j Vue的步骤如下: 1. 克隆或下载该库到本地。 2. 下载并安装neo4j到本地,并启动服务。 3. 进入工程根目录,输入命令`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。 登录信息如下: - 网址:bolt://localhost - 用户名:neo4j - 密码:请使用实际密码 完成上述步骤后,通过在浏览器中输入地址http://localhost:8081来访问服务。项目结构包括一个入口页面`index.html`, 开发服务器热重载脚本 `dev-client.js`, 运行本地开发服务器的脚本 `dev-server.js` 以及构建相关的工具函数文件 `utils.js`.