neo4j知识图谱功能

neo4j知识图谱是一种基于图数据库的知识图谱，它支持三维可视化，并且可以无缝链接neo4j数据库。它支持搜索、查找、定位、展开、高亮等功能，节点颜色、大小都可以进行自定义修改。它的前端框架为vue，后端为nodejs。节点与边可以通过配置文件进行自定义，后端提供了多个接口，包括Query、QueryNode、QueryEdge、QueryNodeConnected等。同时，它还支持模糊查找和精确查找，可以根据中间的节点展示类型多少进行显示，并且可以高亮该类型的节点。节点的属性也可以全部显示出来，根据neo4j里面节点和边属性，有多少显示多少。

相关问题

python neo4j 知识图谱

Python可以通过Py2neo库来连接Neo4j数据库，实现对Neo4j知识图谱的操作。Py2neo是一个Python的Neo4j图形数据库驱动程序，它可以使Python开发人员更容易地使用Neo4j。

以下是使用Python和Py2neo库连接Neo4j数据库的示例代码：

from py2neo import Graph, Node, Relationship

graph = Graph("bolt://localhost:7687", auth=("neo4j", "password"))

# 创建节点
person = Node("Person", name="Alice")
graph.create(person)

# 创建关系
knows = Relationship(person, "KNOWS", person)
graph.create(knows)

# 查询节点
results = graph.run("MATCH (n:Person) RETURN n.name AS name")
for record in results:
    print(record['name'])

在上面的代码中，我们首先通过Graph类连接Neo4j数据库，并使用Node和Relationship类创建节点和关系。然后我们使用graph.create()方法将节点和关系添加到Neo4j数据库中。最后，我们使用graph.run()方法查询节点，并打印结果。

此外，Py2neo还提供了一些其他有用的功能，例如事务处理、索引和约束等。

neo4j知识图谱可视化

Neo4j是一个非常流行的图数据库，它可以用于存储和查询大规模的关系数据。同时，Neo4j也提供了一些可视化工具，可以帮助用户更好地理解和分析存储在图数据库中的数据。

下面介绍几种常见的Neo4j知识图谱可视化工具：

1. Neo4j Browser：Neo4j自带的浏览器，可以通过Cypher查询语言对数据库中的数据进行查询和可视化展示。通过浏览器内置的图形显示功能，可以将查询结果以图谱的形式呈现出来，便于用户更好地理解和分析数据。

2. Gephi：Gephi是一种开源的图形分析和可视化软件，支持多种数据源，包括Neo4j。通过Gephi，用户可以将从Neo4j数据库中提取的数据以图谱的形式进行可视化展示，同时还可以进行一系列的图形分析和处理操作，如节点度数分布、社区检测等。

3. Linkurious：Linkurious是一种商业化的Neo4j可视化工具，提供了丰富的图形化数据分析和可视化功能，包括动态图谱展示、搜索和过滤、节点标签和关系类型的定制等功能。用户可以通过Linkurious轻松地浏览和分析Neo4j数据库中的数据，并且可以通过可视化的方式更好地理解和发现数据之间的关系。

4. Tom Sawyer Perspectives：Tom Sawyer Perspectives是一种专业级的图形可视化和分析工具，支持多种数据源，包括Neo4j。Tom Sawyer Perspectives提供了强大的图形分析和可视化功能，包括图谱布局调整、节点和关系的可视化配置、数据过滤和查询等功能，可以帮助用户更好地理解和分析Neo4j数据库中的数据。