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使用Vue和D3对Neo4j进行可视化

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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
     
  • Vue与Neo4j可视化：利用D3和Vue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`.
     
  • 使用D3.js进行数据可视化编程
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    本课程深入浅出地教授如何利用D3.js框架进行高效的数据可视化编程，帮助学员掌握将复杂数据转化为直观图表的技术。 使用d3.js编写地图来对重庆市的网吧进行可视化分析，并调用百度地图接口。此外，还创建了折线图、饼图和散点图来进行数据展示与分析。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 使用Open3D和OpenCV对Kitti数据集进行可视化(Kitti_Visualization)_kitti_vis.zip
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    本项目提供了一个Python工具包，利用Open3D和OpenCV库，实现对Kitti数据集中点云、图像等数据的高效可视化。下载包内含详细文档及示例代码。 使用open3d和opencv对kitti数据集进行可视化（visualization）_kitti_vis。
     
  • 使用Springboot和Echarts进行可视化实现
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    本项目采用Spring Boot框架搭建后端服务，并结合ECharts库来实现数据的动态展示与分析，提供直观的数据可视化解决方案。 本段落详细介绍了如何使用Springboot与echarts实现数据可视化，并提供了示例代码供参考学习。对于对此话题感兴趣的读者来说，这是一篇非常有价值的文章。
     
  • 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。
     
  • 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）
    优质
    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。