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vue+neo4j 體育文獻知識圖譜 Python Flask框架
1 系統簡介
一個基於Vue+Flask+Neo4j構建的體育知識圖譜平台，其核心功能圍繞體育文獻知識的展示、檢索、分析和用户管理展開。主要包括：首頁，用於展示系統概覽和最新文獻動態；文獻檢索模塊，供應體育文獻的檢索機制，支持通過關鍵詞模糊搜索和高級篩選；知識圖譜可視化模塊，通過D3.js實現知識圖譜的直觀展示，並支持節點的交互式瀏覽和關係查詢；知識管理模塊，允許管理員對知識圖譜進行編輯、添加和刪除操作，確保知識庫的準確性和完整性；以及用户管理模塊，涵蓋登錄、註冊功能，以及個人信息修改（包括頭像和密碼）的設置，確保框架的安全性和個性化體驗。就是框架簡介：本系統
2 功能設計
該環境採用前後端分離的架構模式，前端基於Vue.js生態系統，使用HTML、CSS、JavaScript以及Vue Router（用於路由導航）和D3.js（用於知識圖譜可視化）等技術構建用户界面。前端利用API請求與Flask後端進行數據交互，Flask後端負責業務邏輯處理，並與Neo4j數據庫（用於存儲知識圖譜）和MySQL數據庫（用於存儲用户數據和文獻信息）進行交互。系統還包含一個爬蟲模塊，用於從外部體育文獻來源抓取數據，並將其處理後存儲到Neo4j和MySQL數據庫中，為知識圖譜的構建和文獻檢索提供數據支撐。此外，系統支持模糊檢索功能，用户可以通過輸入關鍵詞進行智能搜索，並通過可視化界面直觀瞭解相關知識點的關聯關係。
2.1系統架構圖
2.2 功能模塊圖
3 作用展示
3.1 登錄 & 註冊
一個視頻，循環播放。就是登錄註冊做的是一個可以切換的登錄註冊界面，點擊去登錄後者去註冊可以切換，背景
否正確，倘若就是登錄需要驗證用户名和密碼不正確會有錯誤提示。
註冊需要驗證用户名是否存在，如果錯誤會有提示。
3.2 主頁
主頁的佈局採用了左側是菜單，右側是處理面板的佈局方法，右側的上方還有用户的頭像和退出按鈕，倘若是新註冊用户，沒有頭像，這邊則不表現，需要在個人設置中上傳了頭像之後就會顯示。
最新知識圖譜文獻：
3.3 體育類文獻的查詢
3.4 知識圖譜的構建
通過代碼進行知識圖譜的構建：
neo4j自帶的瀏覽器中的查看：
3.5 知識圖譜的可視化 + 查詢
通過d3.js實現系統知識圖譜的可視化：
支持模糊查詢：
3.6 知識圖譜的增刪改查
3.7 個人設置
個人設置方面包含了用户信息修改、密碼修改能力。
用户信息修改中可以上傳頭像，做完用户的頭像個性化設置，也可以修改用户其他信息。
通過修改密碼得輸入用户舊密碼和新密碼，驗證舊密碼成功後，就能夠完成密碼修改。
4程序代碼
4.1 代碼説明
代碼介紹：以下是一個使用D3.js實現體育知識圖譜可視化的代碼示例。該代碼從Neo4j數據庫中獲取數據，並使用D3.js的力學佈局將知識圖譜可視化。節點表示體育相關實體，邊表示它們之間的關係。
4.2 流程圖
4.3 代碼實例
// 配置
const neo4jConfig = {
uri: 'bolt://localhost:7687',
user: 'neo4j',
password: 'password'
};
// 使用Cypher查詢獲取節點和關係
const cypherQuery = `
MATCH (n)-[r]->(m)
RETURN id(n) as source, id(m) as target, type(r) as type
`;
// 創建圖表容器
const width = 800;
const height = 600;
const svg = d3.select('body')
.append('svg')
.attr('width', width)
.attr('height', height);
// 從Neo4j獲取數據
async function fetchGraphData() {
const driver = new neo4j.Driver(neo4jConfig.uri, neo4jConfig);
const session = driver.session();
try {
const result = await session.run(cypherQuery);
const nodes = [];
const links = [];
// 提取節點和關係
result.records().forEach(record => {
const source = record.get('source');
const target = record.get('target');
const type = record.get('type');
links.push({ source, target, type });
if (!nodes.find(n => n.id === source)) {
nodes.push({ id: source });
}
if (!nodes.find(n => n.id === target)) {
nodes.push({ id: target });
}
});
return { nodes, links };
} finally {
await session.close();
await driver.close();
}
}
// 創建力學佈局
async function createGraph() {
const data = await fetchGraphData();
const simulation = d3.forceSimulation()
.force('link', d3.forceLink().id(d => d.id))
.force('charge', d3.forceManyBody())
.force('center', d3.forceCenter(width / 2, height / 2));
const link = svg.append('g')
.selectAll('line')
.data(data.links)
.enter()
.append('line')
.attr('stroke', '#999')
.attr('stroke-width', 2);
const node = svg.append('g')
.selectAll('circle')
.data(data.nodes)
.enter()
.append('circle')
.attr('r', 10)
.attr('fill', '#007bff')
.call(d3.drag()
.on('start', dragStarted)
.on('drag', dragged)
.on('end', dragEnded));
simulation.nodes(data.nodes).on('tick', ticked);
simulation.force('link').links(data.links);
function ticked() {
link.attr('x1', d => d.source.x)
.attr('y1', d => d.source.y)
.attr('x2', d => d.target.x)
.attr('y2', d => d.target.y);
node.attr('cx', d => d.x)
.attr('cy', d => d.y);
}
function dragStarted(event) {
if (!event.active) simulation.alphaTarget(0.3).restart();
event.subject.fx = event.subject.x;
event.subject.fy = event.subject.y;
}
function dragged(event) {
event.subject.fx = event.x;
event.subject.fy = event.y;
}
function dragEnded(event) {
if (!event.active) simulation.alphaTarget(0);
event.subject.fx = null;
event.subject.fy = null;
}
}
// 初始化圖表
createGraph();