protege+Neo4j+前端可视化知识图谱项目（教育领域）
声明：自己的学习笔记，仅供交流分享。
注意其中JDK版本的切换！
目录
1、工具下载
1.1protege的安装
版本说明：Protégé-5.5.0
知识图谱_protege的安装_protege下载-ZEEKLOG博客
了解其基本使用
protege基本使用【小记】_protege使用-ZEEKLOG博客
1.2Neo4j的安装
1.梳理一下neo4j的安装的过程以及错误_错误: 找不到或无法加载主类 org.neo4j.server.startup.neo4jcomma-ZEEKLOG博客
2、Neo4j导入protege文件
2.1启动Neo4j
版本：JDK11
win+R 输入cmd
neo4j.bat console
2.2protege导出owl文件转turtle文件
01 protege基本使用-导入neo4j_哔哩哔哩_bilibili
我在跟这个教程的时候，不是无法生成turtle文件就是生成的turtle文件为0KB，所以下面就进行自己的一些经验分享。
首先是JDK的版本，与启动Neo4j的Java版本不一样，所以这里又涉及到关于如何在电脑上配置多个Java的版本并实现切换。可以参考下面的这篇文章进行配置。简单来说，就是从官网上下载想要的两个Java版本，然后分别去配置系统变量。最后主要是通过修改JAVA_HOME这个的变量的变量值%JDK1.8%（这里表示的是变量JDK1.8），如果想切换为JDK11，则修改变量值为%JDK11%
windows安装两个或多个JDK，并实现自由切换_windows安装两个jdk-ZEEKLOG博客
其次再打开那位B站博主分享的文件，在他的视频简介里。将其下载存储倒本地。但不过我按照视频里面的教程做的时候，遇到了很多问题，要么就是转化之后的turtle文件的大小变为0KB，要么就是无法正常生成turtle文件。所以我采用了下面的方法，大家可以参考。
在这个文件夹里面，shift+鼠标右键会出现这个窗口，然后打开powershell，输入这串指令。后面的两个文件名可以替换，源文件为creature.owl，输出为creature.turtle。
java -jar rdf2rdf-1.0.1-2.3.1.jar creature.owl creature.turtle
然后会提示已经完成了转化，所以在文件夹我们就可以看到转化后的文件了。
注意看转化后的文件大小是不是0KB，不是的话就说明转化成功了。
2.3导入Neo4j
1. 清除数据库中的所有数据
MATCH (n) DETACH DELETE n;2. 初始化 RDF 导入配置
CALL n10s.graphconfig.init();3. 导入 RDF 数据
CALL n10s.rdf.import.fetch("file:///E:/BaiduNetdiskDownload/owl导入neo4j/第一单元_test.turtle", "RDF/XML", {handleVocabUris: "IGNORE"})
注意修改你自己的文件地址
4.查询所有（部分）数据
MATCH (n) WHERE n:`节点名称1` OR n:`节点名称2` OR n:`节点名称3` RETURN n LIMIT 500;5.查询边关系
MATCH ()-[r]->() RETURN DISTINCT type(r) AS relationshipType6.一些细节
节点信息的uri有很长的前缀，怎么删除，用下面的指令。
MATCH (n) SET n.uri = REPLACE(n.uri, 'http://www.semanticweb.org/florence/ontologies/2025/1/untitled-ontology-9#', '') RETURN n注意更换你自己的uri前缀。下面的uri就没有前缀了。
3、Neo4j导出JSON文件
导出JSON文件的目的是方便后面利用Echarts进行可视化。需要借用到APOC库。关于他的下载可以自己去网上搜搜，如果后面找到了我当时看的文章，会再更新的。
所以先下载APOC库，再进行后续操作。
这一步可以检验是否下载成功。
RETURN apoc.version()导出文件。
CALL apoc.export.json.query( "MATCH (n) WHERE n:`节点名称1` OR n:`节点名称2` OR n:`节点名称3` OPTIONAL MATCH (n)-[r]->(m) RETURN n, r, m LIMIT 500", "file:///E:/neo4j/neo4j-community-4.4.41/import/output_3.0.json", {format: 'PLAIN'} )这个代码的主体包括
第一行：查询所有节点+匹配关系+返回所有信息
第二行：导出文件路径及文件名称
第三行：指定导出的格式为 PLAIN，即简单的 JSON 格式
至此，原始数据已经获得。下面将进行数据的处理，然后利用Echarts和VUE实现前端可视化，由于该项目主要与教育领域有关，所有后面这个案例就是教育领域的了，如果大家已经成功完成了上述的所有尝试，那么可以尝试形成自己的文件了。
4、可视化前的操作
4.1利用python对数据进行处理
在导入Echarts之前，我们发现从neo4j导出的JSON文件并不符合Echarts的数据格式，所以我们需要利用Python对数据进行处理。
以下是原始的JSON数据，是不符合Echarts的数据格式的。
{ "n": { "type": "node", "id": "2", "labels": [ "Resource", "课名称", "owl__NamedIndividual" ], "properties": { "描述": "算法的多分支结构，判断闰年的规则", "编号": 3.3, "名称": "闰年平年我知道（1）", "所属知识单元": "用算法解决问题", "对应课标内容": "（1）借助学习与生活中的实例，体验身边的算法，理解算法是通过明确的、可执行的操作步骤描述的问题求解方案， 能用自然语言、流程图等方式描述算法。（2）结合生活中的实例，了解算法的顺序、分支和循环三种基本控制结构，能分析简单算法的执行过程与结果。", "所属类型": "课名称", "uri": "闰年平年我知道（1）" } }, "r": { "id": "69", "type": "relationship", "label": "父子", "start": { "id": "2", "labels": [ "Resource", "课名称", "owl__NamedIndividual" ] }, "end": { "id": "101", "labels": [ "Resource", "知识元", "owl__NamedIndividual" ] } }, "m":下面是python代码。记得修改输入和输出文件的地址
import json def convert_to_echarts_data(file_path): # 加载Neo4j导出的JSON数据 with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: neo4j_data = json.load(f) # 初始化ECharts数据 echarts_data = { "nodes": [], "links": [] } # 节点处理 node_map = {} # 用于去重和避免重复添加节点 for item in neo4j_data: node = item.get("n", None) if node: node_id = node.get("id") node_labels = node.get("labels", []) node_properties = node.get("properties", {}) node_name = node_properties.get("名称", node_properties.get("name", node_id)) node_uri = node_properties.get("uri", node_id) # 创建或更新节点 if node_id not in node_map: echarts_node = { "id": node_id, "name": node_name, "category": node_labels[1] if node_labels else "其他", "value": node_uri, "properties":node_properties } echarts_data["nodes"].append(echarts_node) node_map[node_id] = echarts_node m_node = item.get("m", None) if m_node: node_id = m_node.get("id") node_labels = m_node.get("labels", []) node_properties = m_node.get("properties", {}) node_name = node_properties.get("名称", node_properties.get("name", node_id)) node_uri = node_properties.get("uri", node_id) # 创建或更新节点 if node_id not in node_map: echarts_node = { "id": node_id, "name": node_name, "category": node_labels[1] if node_labels else "其他", "value": node_uri, "properties": node_properties } echarts_data["nodes"].append(echarts_node) node_map[node_id] = echarts_node # 边处理 for item in neo4j_data: relationship = item.get("r", None) if relationship: start_node = item.get("r").get("start") start_id = start_node.get("id") end_node = item.get("r").get("end") end_id = end_node.get("id") relationship_label = relationship.get("label") # 创建边对象 echarts_link = { "source": start_id, "target": end_id, "value": relationship_label, } echarts_data["links"].append(echarts_link) return echarts_data # 将转换后的数据保存为文件 if __name__ == "__main__": input_file = r"E:\neo4j\neo4j-community-4.4.41\import\output_4.0.json" output_file = "converted_data2.0.json" echarts_data = convert_to_echarts_data(input_file) with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(echarts_data, f, ensure_ascii=False, indent=4) print(f"数据已成功转换并保存到 {output_file}")最后输出的是这样的JSON数据。
"nodes": [ { "id": "2", "name": "闰年平年我知道（1）", "category": "课名称", "value": "闰年平年我知道（1）", "properties": { "描述": "算法的多分支结构，判断闰年的规则", "编号": 3.3, "名称": "闰年平年我知道（1）", "所属知识单元": "用算法解决问题", "对应课标内容": "（1）借助学习与生活中的实例，体验身边的算法，理解算法是通过明确的、可执行的操作步骤描述的问题求解方案， 能用自然语言、流程图等方式描述算法。（2）结合生活中的实例，了解算法的顺序、分支和循环三种基本控制结构，能分析简单算法的执行过程与结果。", "所属类型": "课名称", "uri": "闰年平年我知道（1）" } }, ..... "links": [ { "source": "2", "target": "101", "value": "父子" },4.2学习VUE&Echarts
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更新结束，下次有机会继续更新。
