F054-基于Vue+Flask+Neo4j构建的移民知识图谱可视化分析系统

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编号: F054

视频

移民大数据简单演示

1 系统简介

系统简介：本系统是一个基于Vue+Flask+Neo4j构建的移民知识图谱可视化分析系统 。其核心功能围绕移民领域的知识抽取、存储、管理和可视化分析，为用户提供直观、交互式的信息探索体验。主要功能模块包括：用户登录与注册、移民数据可视化、知识图谱分析、数据爬取与更新、以及系统管理功能。

2 功能设计

该系统采用前后端分离的B/S架构模式，基于Vue+Flask+Neo4j 技术栈实现。前端通过Vue.js框架搭建响应式界面，结合Vue-Router 进行页面路由管理，使用Axios 实现与后端的异步数据交互。Flask后端负责构建RESTful API服务，作为前端和数据库之间的桥梁。前端通过接口调用Neo4j ，利用py2neo 库进行图数据库的查询、增删改操作，并通过Cypher 查询语言获取分析所需的数据。MySQL数据库（通过SQLAlchemy 和PyMySQL驱动）存储用户信息、登录凭证等基础数据。

在移民知识图谱构建与可视化分析 功能方面，系统采用基于Neo4j的图数据库技术 ，将分散的移民政策、国家信息、申请流程、语言要求等实体及其复杂关系以图结构形式进行存储。通过前端可视化库（如ECharts）渲染知识图谱，实现了数据的直观展示，并支持用户进行探索式分析。

2.1 系统架构图

该架构图清晰地展示了系统的三层结构：

用户层：用户通过浏览器访问系统，与前端进行交互。
应用层：前端（Vue）负责用户界面的展示和交互逻辑，后端（Flask）负责业务逻辑处理和API接口。
数据层：系统并行使用MySQL和Neo4j两个数据库。MySQL用于存储用户等基础信息，Neo4j用于存储和管理复杂的移民知识图谱。

2.2 功能模块图

主要功能模块有：

用户模块
管理员模块

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"或"去注册"可以切换。登录需要验证用户名和密码是否正确，通过后方可进入系统。

3.2 移民数据可视化

该模块是系统的核心功能之一。用户登录后可进入可视化界面，支持年度筛选分析、国家筛除分析移民进入和出去。

3.3 知识图谱分析

该模块允许用户对知识图谱进行深度分析。用户可以指定特定的查询条件（如国家、政策类型），系统将通过执行Cypher查询，从Neo4j中筛选出符合要求的实体和路径，并在图谱可视区域内高亮显示。此功能支持关系路径的挖掘和聚类分析，帮助用户发现隐含的关联。

3.4 数据爬取

该功能是知识图谱的"数据源"模块，仅管理员可使用。系统会定时或手动触发，通过爬虫程序从指定的移民政策网站抽取原始数据。爬取到的原始数据（如网页内容、政策文本）会以结构化的形式（例如，JSON文件）输出，供后续的数据清洗 和知识抽取流程使用。

3.5 数据清洗

该模块用于对爬取到的原生数据进行预处理。它负责去除HTML标签、清理无关文本、标准化数据格式等。清洗后的结构化数据是构建知识图谱的输入，确保了数据的质量和一致性。

3.6 知识抽取与图谱构建

这是数据处理流程的核心。实体和关系被转换为图数据，通过py2neo库批量导入到Neo4j数据库中，完成知识图谱的构建。

3.7 移民分析

此模块提供统计分析功能。支持筛选。

3.8 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 程序核心算法代码

4.1 代码说明

本系统的核心算法主要分为两类：一类是知识图谱查询算法 ，通过Cypher语句在Neo4j中进行复杂的数据检索；另一类是数据处理流程中的自动化算法，如爬虫的规则匹配、文本清洗的正则表达式等。代码实例主要展示了基于py2neo的Neo4j数据交互。

4.2 流程图

4.3 代码实例

python 复制代码

# pip install py2neo
from py2neo import Graph, Node, Relationship, authenticate
from neo4j import GraphDatabase

# 1. 连接Neo4j数据库
# 假设Neo4j运行在本地，端口7687
graph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "password"))

# 2. 查询特定国家的移民政策
# 查询 "加拿大" 国家的 "技术移民" 政策
query_country_policy = """
MATCH (c:Country {name: '加拿大'})--(p:Policy)
RETURN p.name, p.description, COALESCE(p.requirements, "无")
"""
result = graph.run(query_country_policy)
print("加拿大技术移民政策:")
for record in result:
    print(f"  - 政策名: {record['p.name']}  描述: {record['p.description']}  要求: {record['p.requirements']}")

sql 复制代码

-- 查询某国所有移民政策的图谱数据（Cypher查询语言）
MATCH (country:Country {name: "美国"})-[:HAS_POLICY]->(policy:Policy)
RETURN country.name AS 国家, policy.name AS 政策名, policy.description AS 政策描述

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