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

news 2026/5/12 19:00:57

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

文章结尾部分有CSDN官方提供的学长联系方式名片

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编号: F032

视频

neo4j 文献知识图谱可视化分析体系 | 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信息的抓取、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；文献搜索能力，支持用户依据关键词或其他条件快速检索文献；资料大屏模块，利用折线图、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，协助搜索功能并通过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能力，确保架构的安全性和个性化体验。

2 功能设计

该体系采用典型的B/S（浏览器/服务器）架构模式。用户依据浏览器访问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。前端凭借API请求与Flask后端进行资料交互，Flask后端则负责业务逻辑处理，并利用Py2Neo（或类似工具）与Neo4j图数据库进行素材存储和查询。
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，为整个环境提供数据支撑。此外，系统的可视化部分依据ECharts和D3.js完成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

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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。
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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，右侧是执行面板的布局方式，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，这边则不显现，需要在个人设置中上传了头像之后就会呈现。

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
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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：
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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
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3.6 知识图谱构造

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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行进行切换。
1.知识图谱网状布局：
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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、密码修改作用。
用户信息修改中可以上传头像，达成用户的头像个性化设置，也可以修改用户其他信息。
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修改密码应该输入用户旧密码和新密码，验证旧密码成功后，就允许完成密码修改。
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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存储文献内容，并使用Vue.js前端框架进行可视化。

4.2 流程图

在这里插入图片描述

4.3 代码实例

<template><div><div id="graph-container"></div></div></template><script>import { Driver } from "neo4j-driver";import { createGraph } from "vis-network/standalone";export default {data() {return {driver: null,graph: null};},mounted() {this.initNeo4j();this.loadGraph();},methods: {async initNeo4j() {// 连接到Neo4j数据库this.driver = new Driver("bolt://localhost:7687", "neo4j", "password");},async loadGraph() {// 查询数据并构建图表const session = this.driver.session();try {const result = await session.run("MATCH (p:Paper)-[r]->(n) RETURN p, r, n LIMIT 100");const nodes = [];const edges = [];result.records.forEach(record => {const paper = record.get("p").properties;const node = record.get("n").properties;const relationship = record.get("r").type;nodes.push({id: paper.title,label: paper.title,group: "Paper"});edges.push({from: paper.title,to: node.name || node.title,label: relationship,color: relationship === "BELONGS_TO" ? "#2E2EFE" : "#FE2E2E"});});// 创建图表const container = document.getElementById("graph-container");const data = {nodes: nodes,edges: edges};const options = {nodes: {shape: "box",font: {size: 14}},edges: {font: {size: 10},smooth: {type: "continuous"}},physics: {stabilization: true,barnesHut: {gravitationalConstant: -2000}}};this.graph = createGraph(container, data, options);} finally {await session.close();}}}};</script><style>#graph-container {width: 100%;height: 800px;border: 1px solid #ddd;margin: 20px;}</style>