CN107153703A - 数据关联推送方法与系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种数据关联推送方法与系统，获取历史查询记录的源列表，源列表携带历史查询记录中查询的数据类型与时间，计数源列表中出现的数据类型以及各数据类型对应出现的总次数，按预设周期统计所有出现的数据类型，构建周期列表，将各数据类型两两关联，根据周期列表，计数数据类型两两关联集合中各两两关联的数据类型在周期列表中出现次数，推送各两两关联的数据类型在周期列表中出现次数、各数据类型对应出现的总次数以及查询各数据类型对应的频率。整个过程中，基于历史查询记录，采用上述方式发现历史查询记录中用户对各数据类型数据关注度以及各数据类型之间关联度，推送关联处理后的数据至用户，使用户能够直观了解数据中各个数据之间关联关系，给用户带来便捷操作。

Description

数据关联推送方法与系统

技术领域

本发明涉及数据推送技术领域，特别是涉及数据关联推送方法与系统。

背景技术

随着信息技术的发展，用户需要浏览的数据量和数据类型越来越多，如何将种类繁多，数量庞大的数据推送至用户，以使用户能够轻松了解自己所需、所关心的信息已成为一个重要课题。

以水系统为例，在水利系统中用户需要了解的数据主要包括水位、降雨、流量、发电功率等。对于这些不同类型的数据用户的关注程度不同、查看次数也不同，若直接将这些数据全部直接推送至用户，势必会给用户查看带来困难，一方面用户短时间内无法查看完这么多类型、这多数量的数据，另一方面数据杂乱，用户无法直观了解各个数据类型之间的关联。

发明内容

基于此，有必要针对一般数据推送方式给用户查阅与了解带来不便的问题，提供一种数据关联推送方法，以使用户能够直观了解数据中各个数据之间关联关系，给用户带来便捷操作。

一种数据关联推送方法，包括步骤：

获取历史查询记录的源列表，源列表携带历史查询记录中查询的数据类型与时间；

计数源列表中出现的数据类型以及各数据类型对应出现的总次数；

按预设周期统计所有出现的数据类型，构建周期列表，周期列表携带查询各数据类型对应的频率；

将各数据类型两两关联，获得数据类型两两关联集合；

根据周期列表，计数数据类型两两关联集合中各两两关联的数据类型在周期列表中出现次数；

推送各两两关联的数据类型在周期列表中出现次数、各数据类型对应出现的总次数以及查询各数据类型对应的频率。

一种数据关联推送系统，包括：

源列表获取模块，用于获取历史查询记录的源列表，源列表携带历史查询记录中查询的数据类型与时间；

第一计数模块，用于计数源列表中出现的数据类型以及各数据类型对应出现的总次数；

周期列表模块，用于按预设周期统计所有出现的数据类型，构建周期列表，周期列表携带查询各数据类型对应的频率；

关联模块，用于将各数据类型两两关联，获得数据类型两两关联集合；

第二计数模块，用于根据周期列表，计数数据类型两两关联集合中各两两关联的数据类型在周期列表中出现次数；

推送模块，用于推送各两两关联的数据类型在周期列表中出现次数、各数据类型对应出现的总次数以及查询各数据类型对应的频率。

本发明数据关联推送方法与系统，获取历史查询记录的源列表，源列表携带历史查询记录中查询的数据类型与时间，计数源列表中出现的数据类型以及各数据类型对应出现的总次数，按预设周期统计所有出现的数据类型，构建周期列表，将各数据类型两两关联，根据周期列表，计数数据类型两两关联集合中各两两关联的数据类型在周期列表中出现次数，推送各两两关联的数据类型在周期列表中出现次数、各数据类型对应出现的总次数以及查询各数据类型对应的频率。整个过程中，基于历史查询记录，采用上述方式发现历史查询记录中用户对各数据类型数据关注度以及各数据类型之间关联度，推送关联处理后的数据至用户，使用户能够直观了解数据中各个数据之间关联关系，给用户带来便捷操作。

附图说明

图1为本发明数据关联推送方法其中一个实施例的流程示意图；

图2为本发明数据关联推送方法其中一个应用实例中绘制的图表示意图；

图3为本发明数据关联推送系统其中一个实施例的结构示意图。

具体实施方式

如图1所示，一种数据关联推送方法，包括步骤：

S100：获取历史查询记录的源列表，源列表携带历史查询记录中查询的数据类型与时间。

历史查询记录是指在历史记录中，用户针对管理系统(例如水电站管理系统)查询数据的记录，这些数据一般保存在管理系统的运行日志内。在历史查询记录中会详细记载有查询的用户名、该用户查询的数据类型以及查询的时间。具体来说，数据类型是指查询数据的种类，以水电站为例，数据类型可以包括降雨、水位、流量以及发电功率等。时间可以分为日期和时刻两个部分，例如3月1日上午9点查询，在该时间记录中3月1日为日期部分，记录是哪一天查询的，上午9点为时刻部分，记录是该天中哪一个时刻查询的。在源列表中记录有历史查询记录中查询的数据类型与时间。非必要的，可以基于历史查询记录，基于时间顺序构建源列表。

在其中一个实施例中，步骤S100之前还包括：

步骤一：获取历史查询记录，查询记录携带每次数据查询的时间与类型，时间包括日期。

步骤二：计数所有的查询记录，并以时间先后顺序将查询的日期与数据的类型依次排列，构成源列表。

在实际应用中历史查询记录为：2016-12-12 08:10:10水位、2016-12-12 08:12:33降雨、2016-12-13 09:12:10流量、2016-12-13 09:14:33发电功率。历史查询记录的时间长短可以基于实际情况的需要进行设定，例如设定为1个月、1个季度或者1年等。统计一个足够长的范围内(如最近一年)内的所有查询记录，按时间排序，并去掉时刻部分只保留日期形成源列表，具体可以为：2016-01-01水位、2016-01-01降雨、…、2016-12-31水位。

S200：计数源列表中出现的数据类型以及各数据类型对应出现的总次数。

数据类型是多种多样的，针对不同的管理系统、不同的用户其在历史记录中查询的数据种类是相同的。在这里，针对步骤S100获得的源列表，计数出现的数据类型以及各个数据类型对应出现的总次数。继续以上述水电站管理系统为，源列表中出现的数据类型包括{水位，降雨，流量，发电功率}，对应出现的总次数为{2500，2300，1200，1280}。

S300：按预设周期统计所有出现的数据类型，构建周期列表，周期列表携带查询各数据类型对应的频率。

预设周期的设定可以基于实际情况的需要进行设定，例如可以以一天为一个周期，将同一天出现的数据类型归在一起，构成周期列表。在该周期列表中记录有日期以及该日期当天出现的数据类型，即基于周期列表可以清楚获知查询各数据类型对应的频率，即获知查询各数据类型对应的频率。具体来说，在实际应用中，以预设周期为天得到的周期列表如下：2016-01-01:{水位，降雨}、2016-01-02:{水位，降雨}、2016-01-03:{流量，发电功率}、…、2016-12-31:{水位，降雨}。

S400：将各数据类型两两关联，获得数据类型两两关联集合。

将数据类型两两关联，获得数据类型两两关联集合，在数据类型两两关联集合中源列表中记录的所有数据类型两两关联的结果。例如在具体实例中，数据类型两两关联集合中元素包括{(水位，降雨)、(水位，流量)、(水位，发电功率)、(流量，发电功率)、(流量，降雨)、(流量，降雨)}。

S500：根据周期列表，计数数据类型两两关联集合中各两两关联的数据类型在周期列表中出现次数。

在周期列表中统计有同一周期内出现的数据类型，基于周期列表，计数数据类型两两关联集合中各两两关联的数据类型在周期列表中出现次数。例如当周期列表记录2016-01-01:{水位，降雨}时，数据类型两两关联集合中{水位，降雨}(两两关联的数据类型)计数加1。当周期列表记录2016-09-01:{水位，降雨，流量}时，数据类型两两关联集合中{水位，降雨}、{水位，流量}、{降雨，流量}分别计数加1。

S600：推送各两两关联的数据类型在周期列表中出现次数、各数据类型对应出现的总次数以及查询各数据类型对应的频率。

将之前获得的各两两关联的数据类型在周期列表中出现次数、各数据类型对应出现的总次数以及查询各数据类型对应的频率推送至用户，由于数据是关联之后推送的，用户能够直观了解数据中各个数据之间关联关系，给用户带来便捷操作。非必要的，可以采用图表形式来表征各两两关联的数据类型在周期列表中出现次数、各数据类型对应出现的总次数以及查询各数据类型对应的频率，在将绘制的图表推送至用户，以便用户更加直观、信息了解接收到的数据。

本发明数据关联推送方法，获取历史查询记录的源列表，源列表携带历史查询记录中查询的数据类型与时间，计数源列表中出现的数据类型以及各数据类型对应出现的总次数，按预设周期统计所有出现的数据类型，构建周期列表，将各数据类型两两关联，根据周期列表，计数数据类型两两关联集合中各两两关联的数据类型在周期列表中出现次数，推送各两两关联的数据类型在周期列表中出现次数、各数据类型对应出现的总次数以及查询各数据类型对应的频率。整个过程中，基于历史查询记录，采用上述方式发现历史查询记录中用户对各数据类型数据关注度以及各数据类型之间关联度，推送关联处理后的数据至用户，使用户能够直观了解数据中各个数据之间关联关系，给用户带来便捷操作。

在其中一个实施例中，将各数据类型两两关联，获得数据类型两两关联集合的步骤具体为：将各数据类型两两关联，构建数据类型矩阵；根据周期列表，计数数据类型两两关联集合中各两两关联的数据类型在周期列表中出现次数的步骤具体为：根据周期列表，计数数据类型矩阵中各两两关联的数据类型在周期列表中出现次数，并将计数结果更新至数据类型矩阵，获得更新后的数据类型矩阵。

非必要的，可以采用矩阵形式来表征数据类型两两关联集合。下面将采用实例说明。在应用实例中，可以构建如下表1所示的矩阵。

表1为表征数据类型两两关联集合的矩阵

	水位	降雨	流量	发电功率
					水位	0	0	0	0
降雨	0	0	0	0
					流量	0	0	0	0
发电功率	0	0	0	0

统计周期列表中每一行的数据，并将类型的次数添加到上述矩阵中，以更新矩阵数据。具体来说，统计2016-01-01:{水位，降雨}，则水位行降雨列的值+1、降雨行水位列的值+1；统计2016-01-02:{水位，降雨}，则水位行降雨列的值+1、降雨行水位列的值+1；统计2016-01-03:{流量，发电功率}，则流量行发电功率列的值+1、发电功率行流量列的值+1；…；统计2016-8-31:{水位，降雨}，则水位行降雨列的值+1、降雨行水位列的值+1；统计2016-9-01：{水位，降雨，流量}，则水位行降雨列的值+1、降雨行水位列的值+1，水位行流量列的值+1、流量行水位列的值+1，降雨行流量列的值+1、流量行降雨列的值+1。最终得到如下表2所示的更新后的矩阵，在表2中每一格的值都表征着某两类数据的关联程度。

表2为基于周期列表更新后的矩阵

	水位	降雨	流量	发电功率
					水位	0	300	20	12
降雨	300	0	18	32
					流量	20	18	0	320
发电功率	12	32	320	0

在表2中，0表征两个数据类型之间不存在关联，数值越大表征两个数据类型之间关联度度越大。例如流量与发电功率之间、水位与降雨之间的关联度最大。

在其中一个实施例中，两两关联的数据类型包括第一数据类型，绘制表征各两两关联的数据类型在周期列表中出现次数、各数据类型对应出现的总次数以及查询各数据类型对应的频率的图表的步骤包括：

步骤一：根据各两两关联的数据类型在周期列表中出现次数，计数第一数据类型出现在其他两两关联的数据类型中情况的次数。

继续采用具体实例，详细说明上述绘制图表的过程。具体以水位为第一数据类型，参见表2可知，水位出现在其他两两关联的数据类型中情况为{水位，降雨}、{水位，流量}以及{水位，发电功率}，即计数次数为3。

步骤二：根据各数据类型对应出现的总次数，查询第一数据类型对应出现的总次数。

基于历史查询记录的源列表可知，在一年中水位出现查询总次数为2500。

步骤三：根据查询各数据类型对应的频率，查询第一数据类型对应的频率。

参见表2，预设周期为一天，即周期列表为日列表，查询水位对应的天数(频率)具体为300+20+12＝332天。

步骤三：采用标记圆表征第一数据类型出现在其他两两关联的数据类型中情况的次数、第一数据类型对应出现的总次数以及第一数据类型对应的频率，其中，标记圆第一坐标值为第一数据类型出现在其他两两关联的数据类型中情况的次数、标记圆第二坐标值为第一数据类型对应的频率、标记圆的半径为第一数据类型对应出现的总次数。

如图2所示，在其中一个具体应用实例中，采用标记圆表征水位出现在其他两两关联的数据类型中情况、水位出现总次数以及水位对应的频率。具体，标记圆的第一坐标值为第一数据类型出现在其他两两关联的数据类型中情况的次数、标记圆第二坐标值为第一数据类型对应的频率、标记圆的半径为第一数据类型对应出现的总次数。

步骤四：针对不同数据类型，绘制对应的标记圆，获得表征各两两关联的数据类型在周期列表中出现次数、各数据类型对应出现的总次数以及查询各数据类型对应的频率的图表。

针对不同数据类型(降雨、流量、发电功率)重复上述步骤一、步骤二、步骤三的过程，最终得到表征各两两关联的数据类型在周期列表中出现次数、各数据类型对应出现的总次数以及查询各数据类型对应的频率的图表。

如图3所示，一种数据关联推送系统，包括：

源列表获取模块100，用于获取历史查询记录的源列表，源列表携带历史查询记录中查询的数据类型与时间。

第一计数模块200，用于计数源列表中出现的数据类型以及各数据类型对应出现的总次数。

周期列表模块300，用于按预设周期统计所有出现的数据类型，构建周期列表，周期列表携带查询各数据类型对应的频率。

关联模块400，用于将各数据类型两两关联，获得数据类型两两关联集合。

第二计数模块500，用于根据周期列表，计数数据类型两两关联集合中各两两关联的数据类型在周期列表中出现次数。

推送模块600，用于推送各两两关联的数据类型在周期列表中出现次数、各数据类型对应出现的总次数以及查询各数据类型对应的频率。

本发明数据关联推送系统，源列表获取模块100获取历史查询记录的源列表，源列表携带历史查询记录中查询的数据类型与时间，第一计数模块200计数源列表中出现的数据类型以及各数据类型对应出现的总次数，周期列表模块300按预设周期统计所有出现的数据类型，构建周期列表，关联模块400将各数据类型两两关联，根据周期列表，第二计数模块500计数数据类型两两关联集合中各两两关联的数据类型在周期列表中出现次数，推送模块600推送各两两关联的数据类型在周期列表中出现次数、各数据类型对应出现的总次数以及查询各数据类型对应的频率。整个过程中，基于历史查询记录，采用上述方式发现历史查询记录中用户对各数据类型数据关注度以及各数据类型之间关联度，推送关联处理后的数据至用户，使用户能够直观了解数据中各个数据之间关联关系，给用户带来便捷操作。

在其中一个实施例中，数据关联推送系统还包括：

历史查询模块，用于获取历史查询记录，查询记录携带每次数据查询的时间与类型，时间包括日期。

源列表构建模块，用于计数所有的查询记录，并以时间先后顺序将查询的日期与数据的类型依次排列，构成源列表。

在其中一个实施例中，关联模块400还用于将各数据类型两两关联，构建数据类型矩阵；第二计数模块500还用于根据周期列表，计数数据类型矩阵中各两两关联的数据类型在周期列表中出现次数，并将计数结果更新至数据类型矩阵，获得更新后的数据类型矩阵。

在其中一个实施例中，推送模块500包括：

图表绘制单元，用于绘制表征各两两关联的数据类型在周期列表中出现次数、各数据类型对应出现的总次数以及查询各数据类型对应的频率的图表,。

推送单元，用于推送绘制的图表。

在其中一个实施例中，图表绘制单元：

根据各两两关联的数据类型在周期列表中出现次数，计数第一数据类型出现在其他两两关联的数据类型中情况的次数；根据各数据类型对应出现的总次数，查询第一数据类型对应出现的总次数；

根据查询各数据类型对应的频率，查询第一数据类型对应的频率；采用标记圆表征第一数据类型出现在其他两两关联的数据类型中情况的次数、第一数据类型对应出现的总次数以及第一数据类型对应的频率，其中，标记圆第一坐标值为第一数据类型出现在其他两两关联的数据类型中情况的次数、标记圆第二坐标值为第一数据类型对应的频率、标记圆的半径为第一数据类型对应出现的总次数；

针对不同数据类型，绘制对应的标记圆，获得表征各两两关联的数据类型在周期列表中出现次数、各数据类型对应出现的总次数以及查询各数据类型对应的频率的图表。

以上实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种数据关联推送方法，其特征在于，包括步骤：

获取历史查询记录的源列表，所述源列表携带历史查询记录中查询的数据类型与时间；

计数所述源列表中出现的数据类型以及各所述数据类型对应出现的总次数；

按预设周期统计所有出现的数据类型，构建周期列表，所述周期列表携带所述查询各所述数据类型对应的频率；

将各所述数据类型两两关联，获得数据类型两两关联集合；

根据所述周期列表，计数所述数据类型两两关联集合中各两两关联的数据类型在所述周期列表中出现次数；

推送所述各两两关联的数据类型在所述周期列表中出现次数、所述各所述数据类型对应出现的总次数以及所述查询各所述数据类型对应的频率。

2.根据权利要求1所述的数据关联推送方法，其特征在于，所述获取历史查询记录的源列表，所述源列表携带历史查询记录中查询的数据类型与时间的步骤之前还包括：

获取历史查询记录，所述查询记录携带每次数据查询的时间与类型，所述时间包括日期；

计数所有的所述查询记录，并以时间先后顺序将查询的日期与数据的类型依次排列，构成源列表。

3.根据权利要求1所述的数据关联推送方法，其特征在于，

所述将各所述数据类型两两关联，获得数据类型两两关联集合的步骤包括：

将各所述数据类型两两关联，构建数据类型矩阵；

所述根据所述周期列表，计数所述数据类型两两关联集合中各两两关联的数据类型在所述周期列表中出现次数的步骤包括：

根据所述周期列表，计数所述数据类型矩阵中各两两关联的数据类型在所述周期列表中出现次数，并将计数结果更新至所述数据类型矩阵，获得更新后的数据类型矩阵。

4.根据权利要求1所述的数据关联推送方法，其特征在于，所述推送所述各两两关联的数据类型在所述周期列表中出现次数、所述各所述数据类型对应出现的总次数以及所述查询各所述数据类型对应的频率的步骤包括：

绘制表征所述各两两关联的数据类型在所述周期列表中出现次数、所述各所述数据类型对应出现的总次数以及所述查询各所述数据类型对应的频率的图表；

推送绘制的图表。

5.根据权利要求4所述的数据关联推送方法，其特征在于，所述两两关联的数据类型包括第一数据类型，所述绘制表征所述各两两关联的数据类型在所述周期列表中出现次数、所述各所述数据类型对应出现的总次数以及所述查询各所述数据类型对应的频率的图表的步骤包括：

根据所述各两两关联的数据类型在所述周期列表中出现次数，计数所述第一数据类型出现在其他所述两两关联的数据类型中情况的次数；

根据各所述数据类型对应出现的总次数，查询所述第一数据类型对应出现的总次数；

根据所述查询各所述数据类型对应的频率，查询所述第一数据类型对应的频率；

采用标记圆表征所述第一数据类型出现在其他所述两两关联的数据类型中情况的次数、所述第一数据类型对应出现的总次数以及所述第一数据类型对应的频率，其中，标记圆第一坐标值为所述第一数据类型出现在其他所述两两关联的数据类型中情况的次数、标记圆第二坐标值为所述第一数据类型对应的频率、标记圆的半径为所述第一数据类型对应出现的总次数；

针对不同数据类型，绘制对应的标记圆，获得表征所述各两两关联的数据类型在所述周期列表中出现次数、所述各所述数据类型对应出现的总次数以及所述查询各所述数据类型对应的频率的图表。

6.一种数据关联推送系统，其特征在于，包括：

源列表获取模块，用于获取历史查询记录的源列表，所述源列表携带历史查询记录中查询的数据类型与时间；

第一计数模块，用于计数所述源列表中出现的数据类型以及各所述数据类型对应出现的总次数；

周期列表模块，用于按预设周期统计所有出现的数据类型，构建周期列表，所述周期列表携带所述查询各所述数据类型对应的频率；

关联模块，用于将各所述数据类型两两关联，获得数据类型两两关联集合；

第二计数模块，用于根据所述周期列表，计数所述数据类型两两关联集合中各两两关联的数据类型在所述周期列表中出现次数；

推送模块，用于推送所述各两两关联的数据类型在所述周期列表中出现次数、所述各所述数据类型对应出现的总次数以及所述查询各所述数据类型对应的频率。

7.根据权利要求6所述的数据关联推送系统，其特征在于，还包括：

历史查询模块，用于获取历史查询记录，所述查询记录携带每次数据查询的时间与类型，所述时间包括日期；

源列表构建模块，用于计数所有的所述查询记录，并以时间先后顺序将查询的日期与数据的类型依次排列，构成源列表。

8.根据权利要求6所述的数据关联推送系统，其特征在于，

所述关联模块还用于将各所述数据类型两两关联，构建数据类型矩阵；

所述第二计数模块还用于根据所述周期列表，计数所述数据类型矩阵中各两两关联的数据类型在所述周期列表中出现次数，并将计数结果更新至所述数据类型矩阵，获得更新后的数据类型矩阵。

9.根据权利要求6所述的数据关联推送系统，其特征在于，所述推送模块包括：

图表绘制单元，用于绘制表征所述各两两关联的数据类型在所述周期列表中出现次数、所述各所述数据类型对应出现的总次数以及所述查询各所述数据类型对应的频率的图表；

推送单元，用于推送绘制的图表。

10.根据权利要求9所述的数据关联推送系统，其特征在于，所述两两关联的数据类型包括第一数据类型，所述图表绘制单元：

根据所述各两两关联的数据类型在所述周期列表中出现次数，计数所述第一数据类型出现在其他所述两两关联的数据类型中情况的次数；根据各所述数据类型对应出现的总次数，查询所述第一数据类型对应出现的总次数；

根据所述查询各所述数据类型对应的频率，查询所述第一数据类型对应的频率；采用标记圆表征所述第一数据类型出现在其他所述两两关联的数据类型中情况的次数、所述第一数据类型对应出现的总次数以及所述第一数据类型对应的频率，其中，标记圆第一坐标值为所述第一数据类型出现在其他所述两两关联的数据类型中情况的次数、标记圆第二坐标值为所述第一数据类型对应的频率、标记圆的半径为所述第一数据类型对应出现的总次数；

针对不同数据类型，绘制对应的标记圆，获得表征所述各两两关联的数据类型在所述周期列表中出现次数、所述各所述数据类型对应出现的总次数以及所述查询各所述数据类型对应的频率的图表。