当前位置：首页 > news >正文

D028 vue+django知识图谱可视化系统|AI 相关

news 2025/10/24 8:23:47

文章结尾部分有CSDN官方提供的学长联系方式名片

up主B站： 麦麦大数据
关注B站，有好处！

编号: D028

视频

《待发布》

1 系统简介

系统简介：本系统是一个基于Vue+Django构建的AI知识图谱可视化系统，其核心功能围绕AI相关知识的抓取、提取、存储、可视化和用户管理展开。主要包括：首页，用于展示系统概览和AI领域的热点知识图谱；知识图谱模块，通过爬虫抓取AI相关内容，提取三元组关系并存储到Neo4j数据库，提供知识点的可视化展示和关键词查询功能；可视化展示模块，采用多种图表形式直观呈现知识图谱结构，并支持用户与图谱节点的交互操作；以及用户管理模块，包含用户登录、注册、头像修改、个人信息维护以及密码修改功能，确保系统的安全性和个性化体验。

2 功能设计

该系统采用典型的B/S（浏览器/服务器）架构模式。用户通过浏览器访问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）和ECharts（用于数据可视化）等组件构建。前端通过API请求与Django后端进行数据交互，Django后端则负责业务逻辑处理，并利用Py2Neo（或类似工具）与Neo4j图数据库进行数据存储和查询。此外，系统还包含一个独立的爬虫模块，负责从外部来源抓取AI相关内容，通过自然语言处理技术提取三元组关系，并将其存储到Neo4j数据库，为整个系统提供数据支撑。

2.1系统架构图

在这里插入图片描述

2.2 功能模块图

在这里插入图片描述

2.3 功能介绍文档

在这里插入图片描述

3 功能展示

3.0 知识图谱的 neo4j 展示

在这里插入图片描述

3.1 登录 & 注册

登录界面背景是一个视频，展示和本文系统主题相匹配的内容，登录和注册界面在一个界面下，通过按钮来切换，注册界面输入用户名和密码，会检查这个用户是否存在，登录界面则要检查用户名是否存在以及用户名密码是否正确：
在这里插入图片描述

3.2 主页

如果通过校验，则可以进入主页，在主页是一个左侧菜单，右侧操作面板的布局，右上角是登录用户的头像和退出按钮：

3.3 知识图谱的可视化与检索

在这里插入图片描述

3.4 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。

在这里插入图片描述
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

以下是一个基于Vue前端和ECharts实现的三元组知识图谱可视化展示的代码示例。代码实现了知识点之间的关系展示，节点代表知识点，边代表知识点之间的关系，支持动态数据更新和交互式可视化：

4.2 流程图

在这里插入图片描述

4.3 代码实例

<template><div class="knowledge-graph"><div id="graph" :style="{width: '100%', height: '600px'}"></div></div>
</template><script>
import echarts from 'echarts'
import 'echarts-graph'export default {data() {return {chart: null,data: {nodes: [],edges: []}}},mounted() {this.initGraph()this.updateGraph()},methods: {initGraph() {this.chart = echarts.init(document.getElementById('graph'))this.chart.setOption({title: {text: 'AI知识图谱'},toolbox: {feature: {saveAsImage: {}}},legend: {data: ['知识点']},animation: true,series: [{type: 'graph',layout: 'force',data: this.data.nodes,edges: this.data.edges,force: {repulsion: 800,gravity: 0.1},lineStyle: {color: '#666',width: 2,type: 'solid'},label: {normal: {show: true,formatter: '{b}'}}}]})},updateGraph() {// 示例数据格式const nodes = [{id: 'A', label: '人工智能'},{id: 'B', label: '机器学习'},{id: 'C', label: '深度学习'},{id: 'D', label: '神经网络'}]const edges = [{source: 'A', target: 'B', label: '属于'},{source: 'B', target: 'C', label: '发展为'},{source: 'C', target: 'D', label: '依赖于'}]this.data = {nodes, edges}this.chart.setOption({series: [{data: nodes,edges: edges}]})// 动态添加节点setTimeout(() => {const newNode = {id: 'E', label: '自然语言处理'}const newEdge = {source: 'C', target: 'E', label: '应用'}this.data.nodes.push(newNode)this.data.edges.push(newEdge)this.chart.setOption({series: [{data: this.data.nodes,edges: this.data.edges}]})}, 3000)}}
}
</script><style scoped>
.knowledge-graph {padding: 20px;background: #f5f5f5;border-radius: 8px;box-shadow: 0 2px 4px rgba(0,0,0,0.1);
}
</style>