F032 材料科学文献知识图谱可视化分析系统（四种知识图谱可视化布局） | vue + flask + echarts + d3.js 实现

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neo4j 文献知识图谱可视化分析系统 | vue + flask + echarts + d3.js 实现

1 系统简介

系统简介：本系统是一个基于Vue+Flask构建的材料科学文献知识图谱可视化分析系统，其核心功能围绕文献数据的抓取、分析、可视化和用户管理展开。主要包括：主页模块，用于展示最新文献卡片，方便用户快速了解最新动态；文献搜索功能，支持用户通过关键词或其他条件快速检索文献；数据大屏模块，通过折线图、柱状图、饼图、环图等多种图表形式展示文献数据的统计与分析；关键词分析模块，利用TF-IDF和TextRank算法提取文献关键词并进行分析；词云分析模块，结合Jieba分词和WordCloud组件生成词云，直观呈现关键词分布；知识图谱模块，构建文献间的关系网络，支持搜索功能并通过D3.js进行可视化展示；数据分析模块，提供矩阵图、树形图和关系图三种高级图形，深入分析文献间的关联；以及用户管理模块，包含头像修改、个人信息维护、短信验证码修改密码等功能，确保系统的安全性和个性化体验。

2 功能设计

该系统采用典型的B/S（浏览器/服务器）架构模式。用户通过浏览器访问Vue前端界面，该前端由HTML、CSS、JavaScript以及Vue.js生态系统中的Vuex（用于状态管理）、Vue Router（用于路由导航）、ECharts（用于数据可视化）和D3.js（用于复杂图表绘制）等组件构建。前端通过API请求与Flask后端进行数据交互，Flask后端则负责业务逻辑处理，并利用Py2Neo（或类似工具）与Neo4j图数据库进行数据存储和查询。
系统还包含一个独立的爬虫模块，负责从外部来源抓取材料科学领域的文献数据，并通过自然语言处理技术提取文献关键词和关系信息，最终构建知识图谱并存储到Neo4j数据库，为整个系统提供数据支撑。此外，系统的可视化部分通过ECharts和D3.js实现数据的大屏展示和知识图谱的交互式可视化，满足用户对文献数据的多样化分析需求。。

2.1系统架构图

2.2 功能模块图

3 功能展示

3.1 登录 & 注册

登录注册做的是一个可以切换的登录注册界面，点击去登录后者去注册可以切换，背景是一个视频，循环播放。
登录需要验证用户名和密码是否正确，如果不正确会有错误提示。

注册需要验证用户名是否存在，如果错误会有提示。

3.2 主页

主页的布局采用了左侧是菜单，右侧是操作面板的布局方法，右侧的上方还有用户的头像和退出按钮，如果是新注册用户，没有头像，这边则不显示，需要在个人设置中上传了头像之后就会显示。

3.3 实体搜索 & 性能搜索

材料科学文献中有实体和性能的概念，系统支持从两个方面进行检索

3.4 可视化分析

数据可视化分析方面，可以进行统计数据查看，材料类型发分析：

材料性能的排名分析：

3.5 文本分析 （关键词提取分析 & 词云分析）

针对文献文本，开发了关键词分析 和 词云分析

3.6 知识图谱构造

在neo4j中的展示：

3.7 知识图谱可视化 & 四种可视化布局

知识图谱支持检索，并且支持4种不同的可视化布局，在右侧上方通过按钮可以进行切换。
1.知识图谱网状布局：

2.知识图谱矩阵布局：

3.知识图谱树状布局：

4.知识图谱关系布局：

3.6 个人设置

个人设置方面包含了用户信息修改、密码修改功能。
用户信息修改中可以上传头像，完成用户的头像个性化设置，也可以修改用户其他信息。

修改密码需要输入用户旧密码和新密码，验证旧密码成功后，就可以完成密码修改。

4程序代码

4.1 代码说明

代码介绍：以下是一个基于Vue.js和Neo4j实现材料学文献知识图谱可视化的案例。我们将通过Neo4j存储文献数据，并使用Vue.js前端框架进行可视化。

4.2 流程图

4.3 代码实例

1<template>
2  <div>
3    <div id="graph-container"></div>
4  </div>
5</template>
6
7<script>
8import { Driver } from "neo4j-driver";
9import { createGraph } from "vis-network/standalone";
10
11export default {
12  data() {
13    return {
14      driver: null,
15      graph: null
16    };
17  },
18  mounted() {
19    this.initNeo4j();
20    this.loadGraph();
21  },
22  methods: {
23    async initNeo4j() {
24      // 连接到Neo4j数据库
25      this.driver = new Driver("bolt://localhost:7687", "neo4j", "password");
26    },
27
28    async loadGraph() {
29      // 查询数据并构建图表
30      const session = this.driver.session();
31      try {
32        const result = await session.run(
33          "MATCH (p:Paper)-[r]->(n) RETURN p, r, n LIMIT 100"
34        );
35
36        const nodes = [];
37        const edges = [];
38
39        result.records.forEach(record => {
40          const paper = record.get("p").properties;
41          const node = record.get("n").properties;
42          const relationship = record.get("r").type;
43
44          nodes.push({
45            id: paper.title,
46            label: paper.title,
47            group: "Paper"
48          });
49
50          edges.push({
51            from: paper.title,
52            to: node.name || node.title,
53            label: relationship,
54            color: relationship === "BELONGS_TO" ? "#2E2EFE" : "#FE2E2E"
55          });
56        });
57
58        // 创建图表
59        const container = document.getElementById("graph-container");
60        const data = {
61          nodes: nodes,
62          edges: edges
63        };
64        const options = {
65          nodes: {
66            shape: "box",
67            font: {
68              size: 14
69            }
70          },
71          edges: {
72            font: {
73              size: 10
74            },
75            smooth: {
76              type: "continuous"
77            }
78          },
79          physics: {
80            stabilization: true,
81            barnesHut: {
82              gravitationalConstant: -2000
83            }
84          }
85        };
86        this.graph = createGraph(container, data, options);
87      } finally {
88        await session.close();
89      }
90    }
91  }
92};
93</script>
94
95<style>
96#graph-container {
97  width: 100%;
98  height: 800px;
99  border: 1px solid #ddd;
100  margin: 20px;
101}
102</style>
103
104

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