CN110046185A - 图表推送方法及装置 - Google Patents

Abstract

本公开提出一种图表推送方法及装置，涉及数据处理技术领域。该方法通过获取数据集市的需求特征和数据特征，将数据集市的需求特征和数据特征分别与图表的图表特征建立关联关系，并确定需求特征、数据特征和图表特征均符合预设匹配规则的图表，将该图表进行推送展示，通过数据集市的需求特征和数据特征与图表的图表特征建立关联关系，从而可以方便将数据集市和图表进行匹配，确定出最适合展示该数据集市的图表推荐给用户，从而提高了数据处理效率，也提高了用户体验度。

Description

图表推送方法及装置

技术领域

本公开涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种图表推送方法及装置。

背景技术

图表作为辅助工具，可以简单直接的展示出数据的特征，在庞大、杂乱无序的数据中将数据简单直接的展示出来。

现有技术中，一般的用户在图表的数据库中选择自己需要的图表，然后使用图表对需要展示的数据进行展示。

但是，由于图表的种类比较多，用户很难在多种图表中选择出最适合展示现在输入数据的图表。

发明内容

本公开的目的在于提供一种图表推送方法及装置，以针对现有技术中用户很难在多种图表中选择出最适合展示数据的图表的问题。

为了实现上述目的，本公开采用的技术方案如下：

第一方面，本公开提出一种图表推送方法，该方法包括：获取数据集市的需求特征和数据特征；

根据需求特征和数据特征，得到需求特征和数据特征分别对应的图表特征的关联关系；

根据需求特征和数据特征分别对应的图表特征的关联关系，确定需求特征、数据特征和图表特征均符合预设匹配规则的图表；

推送图表展示数据集市。

可选地，根据需求特征得到需求特征对应的图表特征的关联关系，包括：

通过预设算法识别出需求特征的关键词；

建立关键词与图表特征的关联关系。

可选地，根据数据特征，得到数据特征对应的图表特征的关联关系，包括：

通过对数据特征按照预设类别进行分类；

建立分类后的数据特征与图表特征的关联关系。

可选地，根据需求特征和数据特征分别对应的图表特征的关联关系，确定需求特征、数据特征和图表特征均符合预设匹配规则的图表，包括：

根据需求特征对应的图表特征的关联关系，确定预设类别的图表；

根据数据特征对应的图表特征的关联关系，获取能够共同表征数据特征和图表特征的标签信息；

从预设类别的图表中，基于标签信息确定数据特征和图表特征匹配度最高的图表。

可选地，确定需求特征、数据特征和图表特征均符合预设匹配规则的图表的步骤之前，还包括：

根据数据特征的优先级确定基于标签信息确定数据特征和图表特征的匹配规则。

第二方面，本公开还提出一种图表推送装置，该装置包括：获取模块、关联模块、确定模块和推送模块；

获取模块，用于获取数据集市的需求特征和数据特征；

关联模块，用于根据需求特征和数据特征，得到需求特征和数据特征分别对应的图表特征的关联关系；

确定模块，用于根据需求特征和数据特征分别对应的图表特征的关联关系，确定需求特征、数据特征和图表特征均符合预设匹配规则的图表；

推送模块，用于推送图表展示数据集市。

可选地，关联模块，具体用于通过预设算法识别出需求特征的关键词；建立关键词与图表特征的关联关系。

可选地，关联模块，还用于通过对数据特征按照预设类别进行分类；建立分类后的数据特征与图表特征的关联关系。

可选地，确定模块，具体用于根据需求特征对应的图表特征的关联关系，确定预设类别的图表；根据数据特征对应的图表特征的关联关系，获取能够共同表征数据特征和图表特征的标签信息；从预设类别的图表中，基于标签信息确定数据特征和图表特征匹配度最高的图表。

可选地，上述装置还包括：根据数据特征的优先级确定基于标签信息确定数据特征和图表特征的匹配规则。

第三方面，本公开还提出一种电子设备，包括存储有计算机程序的存储介质和处理器，所述计算机程序被所述处理器读取并运行时，实现上述第一方面所述的方法。

第四方面，本公开还提出一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器读取并运行时，实现上述第一方面所述的方法。

相对现有技术，本公开具有以下有益效果：

本申请提供了一种图表推送方法，通过获取数据集市的需求特征和数据特征，将数据集市的需求特征和数据特征分别与图表的图表特征建立关联关系，并确定需求特征、数据特征和图表特征均符合预设匹配规则的图表，将该图表进行推送展示，通过数据集市的需求特征和数据特征与图表的图表特征建立关联关系，从而可以方便将数据集市和图表进行匹配，确定出最适合展示该数据集市的图表推荐给用户，从而提高了数据处理效率，也提高了用户体验度。

本公开的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本公开了解。本公开的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

为了更清楚地说明本公开的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本公开的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1示出了本公开所提供的一种图表推送方法的流程示意图；

图2示出了本公开所提供的另一种图表推送方法的流程示意图；

图3示出了本公开所提供的另一种图表推送方法的流程示意图；

图4示出了本公开所提供的另一种图表推送方法的流程示意图；

图5示出了本公开所提供的一种图表推送装置的结构示意图；

图6示出了本公开所提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本公开中附图，对本公开中的技术方案进行清楚、完整地描述。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中展示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

请参照图1，图1示出了本公开所提供的一种图表推送方法的流程示意图。需要说明的是，本公开的图表推送方法，并不以图1以及以下的具体顺序为限制，应当理解，在其它实施例中，本公开的图表推送方法其中部分步骤的顺序可以根据实际需要相互交换，或者其中的部分步骤也可以省略或删除。下面将对图1所示的流程进行详细阐述。

S101、获取数据集市的需求特征和数据特征。

具体的，数据集市的需求特征用于展示该数据集市的应用领域和数据集市的用途，例如该需求特征可以包括：房地产行业、证券行业、医疗行业等应用领域，还可以包括对比、分布、构成、关系等用途；数据特征用于表示该数据集市的具体特性，例如该数据特征可以包括：空间数据、时间数据、连续性数据、重复性数据和有序数据等，上述需求特征和数据特征可以通过分析数据集市的数据得到，其分析方式可以有多种，并不以此为限。

需要说明的是，数据集市，也叫数据市场，数据集市就是满足特定的部门或者用户的需求，按照多维的方式进行存储，包括定义维度、需要计算的指标、维度的层次等，生成面向决策分析需求的数据立方体。从范围上来说，数据是从企业范围的数据库、数据仓库，或者是更加专业的数据仓库中抽取出来的。

S102、根据需求特征和数据特征，得到需求特征和数据特征分别对应的图表特征的关联关系。

具体的，获取数据集市的需求特征之后，建立需求特征和数据特征之间的关联关系，其中，需求特征与图表特征的关联关系可以根据与该数据集市的应用领域内的用户对图表选择的历史数据进行统计得到的，若大多数该应用领域的用户均选择一种或者一类图表，则将该数据集市的应用领域与该图表的图表特征建立关联关系；若用户对同一应用领域或者同一用途的数据集市习惯性选择一种或者一类图表，则将该数据集市的需求特征与该图表的图表特征建立关联关系。

另外，数据集市的数据特征中的空间数据、时间数据、连续性数据、重复性数据和有序数据等数据均与相应的图表的图表特征进行关联，具体的，数据特征与图表特征的关联关系可以根据用户对相同的数据特征历史数据进行统计得到，若用户大多对数同一数据特征均选择一种或者一类图表，则将该数据集市的该据特征与该图表的图表特征建立关联关系，若该数据特征类型为空间数据，用户对空间数据一般会选择柱状图表进行表示，则可以建立柱状图表对应的图表特征与空间数据的关联关系。

需要说明的是，表1为图表类型与图表特征的对应关系，如表1所示，每一类图表都有若干个对应的图表特征，在此，只是简单的给出了一些示例，但并不对此进行限定，可以根据实际情况进行设定，若获取数据集市的需求特征和数据特征与表1中某一类型图表的图表特征相匹配，则该数据集市中需求特征和数据特征分别可以与该图表的图表特征的建立关联关系。

表1

S103、根据需求特征和数据特征分别对应的图表特征的关联关系，确定需求特征、数据特征和图表特征均符合预设匹配规则的图表。

根据上述表1中图表特征，基于数据集市中的需求特征，选择符合相同应用领域或者相同用途的对应的图表特征，然后基于数据集市的数据特征，选择符合相同数据特征类型的对应的图表特征，最终确定既满足数据集市的需求特征，又能满足数据集市的数据特征的图表特征对应的图表，即该图表就是适合该数据集市对应展示的图表。

举例说明，若该数据集市的数据为“甲销售1月房屋10套、2月销售房屋20套、3月销售房屋15套、4月销售房屋1套，乙销售1月房屋8套、2月销售房屋15套、3月销售房屋20套、4月销售房屋10套”。其中，获取该数据集市的需求特征有：应用领域为“房地产行业”，用途为“对比”；获取该数据集市的数据特征有“时间数据”和“连续性数据”，通过与图表的图表特征进行对比，参照上述表1，其中，包含“对比”的图表包括：柱状图和折线图；包含“时间数据”的图表包括：柱状图、折线图和正态分布图；包含“连续性数据”的图表包括折线图、正态分布图，由于需求特征“对比”，数据特征中的“时间数据”和“连续性数据”对应的图表均包括折线图，因此，折线图与该数据集市的匹配程度最高，将该折线图作为适合该数据集市对应展示的图表。

S104、推送图表展示数据集市。

将上述确定的图表进行推送展示到该数据集市中，该图表用于展示该数据集市的需求特征和数据特征。

本实施例提供的一种图表推送方法，通过获取数据集市的需求特征和数据特征，将数据集市的需求特征和数据特征分别与图表的图表特征建立关联关系，并确定需求特征、数据特征和图表特征均符合预设匹配规则的图表，将该图表进行推送展示，通过数据集市的需求特征和数据特征与图表的图表特征建立关联关系，从而可以方便将数据集市和图表进行匹配，确定出最适合展示该数据集市的图表推荐给用户，从而提高了数据处理效率，也提高了用户体验度。

如图2所示，图2示出了本公开所提供的另一种图表推送方法的流程示意图。可选的，基于需求特征得到需求特征对应的图表特征的关联关系，包括：

S201、通过预设算法识别出需求特征的关键词。

根据预设的需求特征库的关键词，通过预设算法对数据集市进行关键词提取，得到该数据集市中的可以代表该需求特征的关键词，该关键词可以用于表示该数据集市的应用领域与用途，其中，该预设算法包括关键词模糊算法，该关键词模糊算法可以是朴素贝叶斯算法和决策树算法中的至少一种，预设算法可以根据实际情况进行选择，在此不做限定。

需要说明的是，预设的需求特征库是根据本应用领域技术人员常用词汇得到，比如，销售行业中的销售或者售卖等关键词，医学领域中的患者或者病灶等关键词，为了使得该预设的需求特征库可以很好的表现出该行业的需求特征，在应用该预设的需求特征库可以根据实际情况加入新的关键词，使得预设的需求特征库就可以更好的表现出该行业的需求特征，预设的需求特征库根据工作人员经验和实际需要设定，在此不做限制。

S202、建立关键词与图表特征的关联关系。

获取该数据集市中代表需求特征的关键词，根据关键词对应的需求特征的类型，确定不同关键词对应的图表特征，从而通过关键词建立需求特征与图表特征的关联关系。

需要说明的是，获取需求特征的关键词与该图表特征的关联关系过程可以采用模糊词汇关联法，将需求特征中与图表特征中词义相近或相同的关键词进行关联，比如从数据集市中获取的需求特征的关键词为售卖，图表特征为卖出，在关联的过程中，由于“售卖”和“卖出”这两个关键词属于近义词，因此，可以建立需求特征与图表特征建立关联关系。

如图3所示，图3示出了本公开所提供的另一种图表推送方法的流程示意图。可选的，根据数据特征，得到数据特征对应的图表特征的关联关系，包括：

S301、通过对数据特征按照预设类别进行分类。

根据预设的数据特征库的关键词，通过预设算法对数据集市进行检测，得到代表数据特征的关键词，并根据数据特征的分类对关键词进行相应的分类，还可以根据数据特征的标签给每一类所属的关键词打上对应的标签，其中，该预设算法包括关键词模糊算法，该关键词模糊算法可以是朴素贝叶斯算法和决策树算法中的至少一种，预设算法可以根据实际情况进行选择，在此不做限定。

S302、建立分类后的数据特征与图表特征的关联关系。

分别获取分类后的数据特征和图表的图表特征，将该分类后的数据特征的关键词与图表的图表特征，得到分类后的数据特征与图表特征的关联关系。

具体的，将分类后的或者打上标签的数据特征与图表的图表特征进行关联，将数据特征分为：空间数据、时间数据、连续性数据、重复性数据和有序数据等类型，然后将每种类型的数据特征均与图表特征进行对比，若数据特征与图表特征一致，则建立分类后的数据特征与图表特征的关联关系；若从数据集市中提取出来的分类后的数据特征的词汇与图表的图表特征的词汇一致，则直接将该分类后数据特征与图表特征进行关联，若从数据集市中提取的数据特征与图表特征不一致，则采用模糊算法，将数据集市中数据特征的词义与图表特征词义接近的数据特征与对应的特征进行关联，然后建立分类后的数据特征与图表特征的关联关系。

若该数据集市的数据特征分为：时间数据、空间数据和重复性数据，则分别将该数据特征中的时间数据、空间数据和重复性数据分别均与图表特征进行对比，分别建立空间数据、时间数据、连续性数据、重复性数据和有序数据等数据特征与图表特征的关联关系。

如图4所示，图4示出了本公开所提供的另一种图表推送方法的流程示意图。可选地，根据需求特征和数据特征分别对应的图表特征的关联关系，确定需求特征、数据特征和图表特征均符合预设匹配规则的图表，包括：

S401、根据需求特征对应的图表特征的关联关系，确定预设类别的图表。

根据需求特征确定与需求特征对应的图表特征，在预设的图表特征库中选择出可以和该数据集市的需求特征关联的图表特征，确定图表特征对应的图表，将数据集市可以关联的图表的范围进行缩小。

S402、根据数据特征对应的图表特征的关联关系，获取能够共同表征数据特征和图表特征的标签信息。

根据数据特征对应的图表特征的关联关系，可以获取共同表征数据特征和图表特征的标签信息，例如：数据特征与图表特征均有对应或相同的关键词，则该关键词即为共同表征数据特征和图表特征的标签信息，一般的，如果数据集市中的数据特征中包括：时间长或周期短，图表特征为时间数据，由于时间长和周期短均是表示时间数据，可以将时间数据作为共同表征数据特征和图表特征的标签信息。

S403、从预设类别的图表中，基于标签信息确定数据特征和图表特征匹配度最高的图表。

从预设类别的众多图表中，结合需求特征和数据特征与预设类别图表的共同拥有的标签信息的个数，将同时拥有需求特征和数据特征最多的图表特征对应的图表最为匹配度最高的图表。

需要说明的是，若筛选出与数据集市匹配度最高的图表为多个，则将多个图表同时作为匹配度最高的图表。

可选的，确定需求特征、数据特征和图表特征均符合预设匹配规则的图表的步骤之前，还包括：

根据数据特征的优先级确定基于标签信息确定数据特征和图表特征的匹配规则。

具体的，在通过需求特征对数据集市对应的图表进行筛选之后，获取数据集市的数据特征与图表特征的匹配关系，在获取数据集市的数据特征与图表特征的匹配关系的时候，可以根据预设数据特征的优先级确定基于标签信息确定数据特征和图表特征的匹配规则，例如：若该数据特征的优先级为，空间数据>时间数据>连续性数据>重复性数据，那基于标签信息确定数据特征和图表特征的匹配规则，即将图表特征和数据特征共同的关键词，按照上述优先级顺序进行匹配，例如先匹配空间数据对应的关键词，然后再匹配时间数据对应的关键词，后续匹配规则以此类推，在此不作赘述。在对数据集市与图表特征进行匹配的时候，按照上述匹配规则进行匹配，若匹配后的图表有多个，将多个图表按照上述优先级顺序进行推送，若匹配后的图表只有一个，则将该图表进行推送即可，具体的推送顺序根据实际需要进行设定，在此不做限定。

本实施例提供的图表推送方法，该方法通过获取数据集市的需求特征和数据特征，将数据集市的需求特征和数据特征分别与图表的图表特征建立关联关系，并确定需求特征、数据特征和图表特征均符合预设匹配规则的图表，将该图表进行推送展示，通过数据集市的需求特征和数据特征与图表的图表特征建立关联关系，从而可以方便将数据集市和图表进行匹配，确定出最适合展示该数据集市的图表推荐给用户，从而提高了数据处理效率，也提高了用户体验度。

如图5所示，图5示出了本公开所提供的一种图表推送装置的结构示意图。本发明实施例提供的一种图表推送装置，该装置包括获取模块501、关联模块502、确定模块503和推送模块504；

获取模块501，用于获取数据集市的需求特征和数据特征；

关联模块502，用于根据需求特征和数据特征，得到需求特征和数据特征分别对应的图表特征的关联关系；

确定模块503，用于根据需求特征和数据特征分别对应的图表特征的关联关系，确定需求特征、数据特征和图表特征均符合预设匹配规则的图表；

推送模块504，用于推送图表展示数据集市。

可选的，关联模块502，具体用于通过预设算法识别出需求特征的关键词；建立关键词与图表特征的关联关系。

可选的，关联模块502，还用于通过对数据特征按照预设类别进行分类；建立分类后的数据特征与图表特征的关联关系。

可选的，确定模块503，具体用于根据需求特征对应的图表特征的关联关系，确定预设类别的图表；根据数据特征对应的图表特征的关联关系，获取能够共同表征数据特征和图表特征的标签信息；从预设类别的图表中，基于标签信息确定数据特征和图表特征匹配度最高的图表。

可选的，该装置还包括：根据数据特征的优先级确定基于标签信息确定数据特征和图表特征的匹配规则。

本实施例提供的图表推送装置，该装置通过获取数据集市的需求特征和数据特征，将数据集市的需求特征和数据特征分别与图表的图表特征建立关联关系，并确定需求特征、数据特征和图表特征均符合预设匹配规则的图表，将该图表进行推送展示，通过数据集市的需求特征和数据特征与图表的图表特征建立关联关系，从而可以方便将数据集市和图表进行匹配，确定出最适合展示该数据集市的图表推荐给用户，从而提高了数据处理效率，也提高了用户体验度。

如图6所示，图6示出了本公开所提供的一种电子设备的结构示意图。该电子设备可以包括存储有计算机程序的存储介质601和处理器602，处理器602可以调用存储介质601存储的计算机程序。当该计算机程序被处理器602读取并运行，可以实现上述方法实施例。具体实现方式和技术效果类似，这里不再赘述。

可选地，本公开还提供一存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器读取并运行时，可以实现上述方法实施例。

在本公开所提供的几个实施例中，应该理解到，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行，例如各单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上仅为本公开的优选实施例而已，并不用于限制本公开，对于本领域的技术人员来说，本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种图表推送方法，其特征在于，所述方法包括：

获取数据集市的需求特征和数据特征；

根据所述需求特征和所述数据特征，得到所述需求特征和所述数据特征分别对应的图表特征的关联关系；

根据所述需求特征和所述数据特征分别对应的图表特征的关联关系，确定所述需求特征、所述数据特征和所述图表特征均符合预设匹配规则的图表；

推送所述图表展示所述数据集市。

2.根据权利要求1所述的图表推送方法，其特征在于，根据所述需求特征得到所述需求特征对应的图表特征的关联关系，包括：

通过预设算法识别出所述需求特征的关键词；

建立所述关键词与所述图表特征的关联关系。

3.根据权利要求1所述的图表推送方法，其特征在于，根据所述数据特征，得到所述数据特征对应的图表特征的关联关系，包括：

通过对所述数据特征按照预设类别进行分类；

建立分类后的数据特征与所述图表特征的关联关系。

4.根据权利要求1所述的图表推送方法，其特征在于，根据所述需求特征和所述数据特征分别对应的图表特征的关联关系，确定所述需求特征、所述数据特征和所述图表特征均符合预设匹配规则的图表，包括：

根据所述需求特征对应的图表特征的关联关系，确定预设类别的图表；

根据所述数据特征对应的所述图表特征的关联关系，获取能够共同表征所述数据特征和所述图表特征的标签信息；

从所述预设类别的图表中，基于所述标签信息确定所述数据特征和所述图表特征匹配度最高的图表。

5.根据权利要求4所述的图表推送方法，其特征在于，所述确定所述需求特征、所述数据特征和所述图表特征均符合预设匹配规则的图表的步骤之前，还包括：

根据所述数据特征的优先级确定基于所述标签信息确定所述数据特征和所述图表特征的匹配规则。

6.一种图表推送装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块、关联模块、确定模块和推送模块；

所述获取模块，用于获取数据集市的需求特征和数据特征；

所述关联模块，用于根据所述需求特征和所述数据特征，得到所述需求特征和所述数据特征分别对应的图表特征的关联关系；

所述确定模块，用于根据所述需求特征和所述数据特征分别对应的图表特征的关联关系，确定所述需求特征、所述数据特征和所述图表特征均符合预设匹配规则的图表；

所述推送模块，用于推送所述图表展示所述数据集市。

7.根据权利要求6所述的图表推送装置，其特征在于，所述关联模块，具体用于通过预设算法识别出所述需求特征的关键词；建立所述关键词与所述图表特征的关联关系。

8.根据权利要求6所述的图表推送装置，其特征在于，所述关联模块，还用于通过对所述数据特征按照预设类别进行分类；建立分类后的数据特征与所述图表特征的关联关系。

9.根据权利要求6所述的图表推送装置，其特征在于，所述确定模块，具体用于根据所述需求特征对应的图表特征的关联关系，确定预设类别的图表；根据所述数据特征对应的所述图表特征的关联关系，获取能够共同表征所述数据特征和所述图表特征的标签信息；从所述预设类别的图表中，基于所述标签信息确定所述数据特征和所述图表特征匹配度最高的图表。

10.根据权利要求9所述的图表推送装置，其特征在于，所述装置还包括：

根据所述数据特征的优先级确定基于所述标签信息确定所述数据特征和所述图表特征的匹配规则。