基于 Protege 与 Neo4j 的教育领域知识图谱构建及可视化

基于 Protege 构建本体、通过 Neo4j 导入 RDF 数据并导出 JSON，最后利用 Python 处理数据并使用 Echarts 进行前端可视化的完整流程。涵盖工具安装、OWL 转 Turtle、RDF 导入配置、数据清洗及 Python 脚本转换示例，适用于教育领域知识图谱项目的实现。

氛围发布于 2026/4/6更新于 2026/4/1810 浏览

Protege+Neo4j+前端可视化知识图谱项目（教育领域）

1、工具下载

1.1 Protege 的安装

版本说明：Protégé-5.5.0

了解其基本使用。

1.2 Neo4j 的安装

注意 JDK 版本的切换。

2、Neo4j 导入 Protege 文件

2.1 启动 Neo4j

版本：JDK11 win+R 输入 cmd

neo4j.bat console

2.2 Protege 导出 OWL 文件转 Turtle 文件

在 Protege 中导出 owl 文件后，需转换为 turtle 文件。若遇到生成失败或文件为 0KB 的情况，可尝试手动配置多 Java 版本并切换环境变量 JAVA_HOME。

在文件夹内打开 PowerShell，输入指令转换（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

确认转化后的文件大小不为 0KB 即表示成功。

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 relationshipType

6. 一些细节

节点信息的 URI 有较长前缀，可使用以下指令清理：

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

3、Neo4j 导出 JSON 文件

导出 JSON 文件的目的是方便后续利用 Echarts 进行可视化。需要借助 APOC 库。

检验是否下载成功：

RETURN apoc.version()

导出文件：

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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": []} node_map = {} # 节点处理 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) if node_id not in node_map: echarts_node = { "id": node_id, "name": node_name, "category": node_labels[1] if len(node_labels) > 1 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) if node_id not in node_map: echarts_node = { "id": node_id, "name": node_name, "category": node_labels[1] if len(node_labels) > 1 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 = relationship.get("start") end_node = relationship.get("end") start_id = start_node.get("id") end_id = end_node.get("id") relationship_label = relationship.get("label") echarts_link = { "source": start_id, "target": end_id, "value": relationship_label } echarts_data["links"].append(echarts_link) return echarts_data 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}")

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1. 清除数据库中的所有数据

2. 初始化 RDF 导入配置

3. 导入 RDF 数据

4. 查询所有（部分）数据

5. 查询边关系

6. 一些细节

3、Neo4j 导出 JSON 文件

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