CytoScape
是一种最初为可视化生物网络而构建的工具,但它最近在各种网络分析用例中得到了使用。该工具有两种风格:
CytoScape Desktop(一个独立的基于 Java 的可视化工具)
CytoScape.js(用于图形可视化的开源 Javascript 库)
CytoScape.js 是
迄今为止
最广泛的可用于可视化图形的开源库——支持图形布局、高级样式、事件处理等等。
尽管 Neo4j 支持不是 CytoScape Desktop 的核心功能,但存在几个
插件
可以直接从您的 Neo4j 数据库构建可视化。
主要特征:
高度优化的图形渲染。
使用布局自动或手动定位节点。
自定义样式。
可轻松嵌入到 Web 应用程序中。
开源,易于扩展自定义功能。
7.yWorks Neo4j Explorer(探索工具)
该
yWorks Neo4j的浏览器
是用于探测Neo4j的数据库中的免费,基于Web的工具。该工具由 yWorks 构建,该公司是广泛使用的 yFiles JS 库背后的公司,用于演示 yWorks 框架对图形数据的功能。它由两个主要组件组成:
“架构视图”,用于查看 Neo4j 数据库中节点标签和关系类型的结构。
用于搜索和浏览图表的“资源管理器视图”。
对于那些希望通过简单直观的界面开始图形探索的人来说,yWorks 资源管理器是一个很好的选择,但与(付费)企业产品相比,它的选项有限。
主要特征:
可视化和探索 Neo4j 数据库架构。
修改数据库模式——隐藏和显示模型的一部分。
以不同的布局(有机、分层、径向)查看 Neo4j 模式。
基于图的基本节点/关系属性搜索。
基于关系类型和节点标签的图探索。
节点的样式以及与颜色、形状和图像的关系。
可以在
此处
的博客文章中找到更多详细信息 。
8. Linkurious Enterprise(探索与分析工具)
Hume
是GraphAware 开发的
图探索和分析工具
。它支持完整的“图工作流”——从构建知识图 (ETL) 到基于文本的搜索,以及数据科学应用程序。
Hume 的核心是一个强大的图形可视化工具。基于图的搜索是 Hume 的一个主要功能,它创建了一个工作流,其中搜索图和探索齐头并进。Hume 允许定义自定义用户操作,让您为数据分析师创建量身定制的体验。Hume 用于各种业务领域,例如国家安全、市场营销、推荐引擎和知识引擎。
主要特征:
一个构建知识图谱的平台,重点关注 NLP。
交互式图形探索和搜索。
与 Neo4j 图数据科学集成。
各种图形布局、自定义样式和节点分组。
作为 iframe 的可嵌入可视化。
自定义探索操作。
SSO 支持,强烈关注 RBAC 和安全功能。
本机虚拟关系、观点和基于时间的过滤。
10. Kineviz GraphXR(分析工具)
Graphileon
是一个仪表板开发环境,专为可视化图形数据而构建。它允许您使用来自 Neo4j 和各种其他图形数据库的数据轻松设计、构建和共享仪表板。Graphileon 提供广泛的功能集,可用作原型工具、应用程序框架或呈现图形数据库内容的好方法。
主要特征:
报告包含网络、表格、表单、图表、地图、时间线、日历等的 Neo4j 数据库。
通过功能和触发器组织仪表板中的交互。
使用不同的布局、图标、颜色和形状来设计您的可视化。
将可视化保存为图表或图像。
在其他应用程序中嵌入仪表板和图表。
团队内仪表板的访问控制和共享。
Graphileon 有个人版(免费使用)和企业版,后者包含附加功能。
14. 图表(报告工具)
Charts
是一个 Neo4j 实验室项目,旨在直接从 Neo4j 数据库生成图表。图表可以从 Neo4j 桌面安装或从浏览器访问
https://charts.graphapp.io
。使用 Cypher,您可以使用
Nivo
(一个用于 React 的数据可视化库)即时创建大量可视化。它还带有一个很棒的可视化 Neo4j 查询构建器,可帮助 Cypher 的新手快速编写查询。
主要特征:
绘制图表并将它们组织到仪表板中。
在 Neo4j Desktop 中保存和加载仪表板。
支持 20 多种可视化类型。
交互式 Cypher 查询构建器,用于编写查询以填充您的可视化。
查看
此帖子
以了解有关图表的更多信息。
15. NeoDash(报告工具)
NeoDash
是一个图形应用程序/网络应用程序,可在几分钟内从 Neo4j 数据构建仪表板。通过 Bolt 直接连接到 Neo4j,它从 Cypher 查询结果填充报告。查询结果可以呈现为表格、图形、条形图等,用户可以交互选择报表参数。通过覆盖查询参数可以使用基本样式选项。
主要特征:
用于构建仪表板的图形应用程序和 Web 应用程序。
将查询结果可视化为具有自定义样式的表格、图形、条形图。
交互式选择查询参数。
将可视化与 Markdown 文本混合使用您的图形数据创建一个“动态文档”。
将仪表板加载并保存为 JSON。