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Neo4j图形数据库入门与精通（附带Neo4j+D3.js实战项目）

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简介：
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。

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  • 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 图数据库实战
    优质
    《Neo4j图数据库实战》是一本深入介绍如何使用Neo4j进行高效图数据管理与分析的手册，适合希望掌握图数据库技术的专业人士阅读。 图数据库与知识图谱在Neo4j中的应用是一个重要的主题。Neo4j作为一款流行的图形数据库管理系统，在处理复杂关系数据方面表现出色，非常适合用于构建和查询大规模的知识图谱。
     
  • d3.js与neo4j图数据库可视化所需的测试数据
    优质
    本文章主要讲解如何为d3.js和Neo4j图数据库创建用于可视化的测试数据，帮助开发者更好地进行前端图表展示及后端数据存储的实践。 这段文字描述的是一个关于“d3.js可视化neo4j图数据库”的项目所需的测试数据文件，并建议对该项目感兴趣的人可以关注相关专栏获取更多信息。
     
  • Neo4j图数据可视化展示：结合SpringBoot与D3.js
    优质
    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图数据库实战详解.docx
    优质
    本书深入浅出地介绍了如何使用Neo4j图数据库进行高效的数据管理和复杂关系分析，适合希望提升图数据处理技能的技术人员阅读。 随着社交、电商、金融、零售、物联网等行业的发展，现实社会形成了一张庞大而复杂的网络关系图。传统数据库难以处理这些复杂的关系运算。面对日益增长的数据量以及数据之间愈发复杂的关系，大数据行业迫切需要一种能够支持海量且复杂数据关系运算的新型数据库——这就是图数据库。 许多世界著名公司都在使用图数据库来优化业务流程： - 社交领域：Facebook、Twitter和LinkedIn利用它管理社交网络并实现好友推荐； - 零售业：eBay 和沃尔玛采用此技术为顾客提供实时的商品推荐服务，以提升购物体验； - 金融业：摩根大通、花旗银行以及瑞银等金融机构运用图数据库进行风险控制处理； - 汽车制造行业：沃尔沃、戴姆勒和丰田等行业领先者则依靠它来推动创新的生产解决方案； - 电信业：Verizon, Orange 和 AT&T 等大型通信企业通过图数据库管理网络架构，调控访问权限，并支持客户服务需求； - 酒店服务业：万豪与雅高等顶级酒店公司利用图数据库处理复杂且快速变化的库存信息。 值得注意的是，“图数据库”并非用于存储图片的数据管理系统。它是一种基于图论实现的NoSQL数据库类型，其数据结构和查询方式都以图形理论为基础，特别适用于需要大量连接数据分析的应用场景。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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
     
  • 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。