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编号: F034
视频
vue+neo4j 体育文献知识图谱 Python Flask框架
1 系统简介
系统简介：本系统是一个基于Vue+Flask+Neo4j构建的体育知识图谱系统，其核心功能围绕体育文献知识的展示、检索、分析和用户管理展开。主要包括：首页，用于展示系统概览和最新文献动态；文献检索模块，提供体育文献的检索功能，支持通过关键词模糊搜索和高级筛选；知识图谱可视化模块，通过D3.js实现知识图谱的直观展示，并支持节点的交互式浏览和关系查询；知识管理模块，允许管理员对知识图谱进行编辑、添加和删除操作，确保知识库的准确性和完整性；以及用户管理模块，包含登录、注册功能，以及个人信息修改（包括头像和密码）的设置，确保系统的安全性和个性化体验。
2 功能设计
该系统采用前后端分离的架构模式，前端基于Vue.js生态系统，使用HTML、CSS、JavaScript以及Vue Router（用于路由导航）和D3.js（用于知识图谱可视化）等技术构建用户界面。前端通过API请求与Flask后端进行数据交互，Flask后端负责业务逻辑处理，并与Neo4j数据库（用于存储知识图谱）和MySQL数据库（用于存储用户数据和文献信息）进行交互。系统还包含一个爬虫模块，用于从外部体育文献来源抓取数据，并将其处理后存储到Neo4j和MySQL数据库中，为知识图谱的构建和文献检索提供数据支撑。此外，系统支持模糊检索功能，用户可以通过输入关键词进行智能搜索，并通过可视化界面直观了解相关知识点的关联关系。
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。
最新知识图谱文献：
3.3 体育类文献的查询
3.4 知识图谱的构建
通过代码进行知识图谱的构建：
neo4j自带的浏览器中的查看：
3.5 知识图谱的可视化 + 查询
通过d3.js实现系统知识图谱的可视化：
支持模糊查询：
3.6 知识图谱的增删改查
3.7 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：以下是一个使用D3.js实现体育知识图谱可视化的代码示例。该代码从Neo4j数据库中获取数据，并使用D3.js的力学布局将知识图谱可视化。节点表示体育相关实体，边表示它们之间的关系。
4.2 流程图
4.3 代码实例
python
// 配置
const neo4jConfig = {
uri: 'bolt://localhost:7687',
user: 'neo4j',
password: 'password'
};
// 使用Cypher查询获取节点和关系
const cypherQuery = `
MATCH (n)-[r]->(m)
RETURN id(n) as source, id(m) as target, type(r) as type
`;
// 创建图表容器
const width = 800;
const height = 600;
const svg = d3.select('body')
.append('svg')
.attr('width', width)
.attr('height', height);
// 从Neo4j获取数据
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 = [];
// 提取节点和关系
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();
}
}
// 创建力学布局
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;
}
}
// 初始化图表
createGraph();