知识元图谱的展示方法、系统、计算机设备及存储介质
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域,具体而言,涉及一种知识元图谱的展示方法、展示系统、计算机设备及计算机可读存储介质。
背景技术
知识元图谱是领域本体的一个具象化描述,它通过各种知识元及其所属的模型以及知识元之间的关联展示了该领域的知识全貌。专业领域的知识图谱相比开放域知识图谱而言更加侧重于解决专业领域的一些问题,揭示该领域的知识本质。尤其是目前正如火如荼的进行行业知识图谱建设的专业出版社,更加注重知识图谱的严谨性、准确性,因此专业领域的知识图谱更加严谨遵循对于模型、关系类型、知识元、属性及知识元关系的描述。
下面介绍一些基础定义,知识元是指某个专业领域内的核心知识词汇,其可能包含英文词、释文等属性。知识元之间可以建立关联关系。知识元及其之间的关联关系构成了描述专业领域的知识体系。知识元模型是一类知识元的抽象,这类知识元的共有属性就是知识元模型的属性,模型所定义的属性也是知识元在建立适合所要遵从的依据。模型之间可以建立关系,两个模型之间的关系是两个模型中知识元建立关系的依据。
目前在知识图谱的展示层面,常用D3插件、echarts插件,但其在展示超过上千个知识元的图谱时效率就开始显著下降,加载十分缓慢,展示效果不理想。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术或相关技术中存在的技术问题之一。
为此,本发明的一个方面在于提出了一种知识元图谱的展示方法。
本发明的另一个方面在于提出了一种知识元图谱的展示系统。
本发明的再一个方面在于提出了一种计算机设备。
本发明的又一个方面在于提出了一种计算机可读存储介质。
有鉴于此,根据本发明的一个方面,提出了一种知识元图谱的展示方法,包括:获取多个热门知识元以及每个热门知识元的关联知识元;根据每个热门知识元以及每个热门知识元的关联知识元,生成每个热门知识元的子图;按照预设规则对子图进行展示。
本发明提供的知识元图谱的展示方法中,所谓热门知识元,是一种词汇现象,反映了不同专业领域的专家在一定时期内对相应的领域所关注的问题和事物,具有很强的时代特征。首先获取热门知识元,根据知识元模型之间的关系,自动与不同模型或者自身模型下已建立的知识元建立联系,获取热门知识元的关联知识元,每个热门知识元以及其关联知识元会形成多个独立的子图,进一步地按照预设规则展示子图,能够更加全面、完整地展示出知识元图谱。
根据本发明的上述知识元图谱的展示方法,还可以具有以下技术特征:
在上述技术方案中,优选地,获取多个热门知识元以及每个热门知识元的关联知识元的步骤,具体包括:根据知识元的搜索频率,筛选出预热门知识元;根据接收到的用户操作信息和预设公式,计算每个预热门知识元的知识元得分;将知识元得分大于预设分数的预热门知识元作为热门知识元,同时获取每个热门知识元的关联知识元;其中,预设公式为S=(∑M×F)/n,S表示知识元得分,M表示用户操作信息对应的权重打分值,F表示权重打分值出现的次数,n表示表示用户操作信息对应的打分次数。
在该技术方案中,根据知识元被搜索的频率筛选出检索频率较高的知识元,作为备选热门知识元。然后设定相应的权重,由专家打分,接收对应的用户操作信息,进而采用统计学的方法,对每个知识元的最后的得分进行测算,根据最后得分确定出热门知识元,提高获取热门知识元的精准性。进一步地通过知识元模型之间的关系,得到与热门知识元有关联的知识元,可反映出该领域下不同模型之间的关系,进而专家可以很快的了解该领域。
在上述任一技术方案中,优选地,按照预设规则对子图进行展示的步骤,具体包括:获取目标热门知识元,展示目标热门知识元对应的目标子图;筛选与目标子图上任一关联知识元对应的所有关联子图,继续筛选与关联子图上任一关联知识元对应的所有关联子图,直至无关联知识元,进而获取由关联子图形成的多条子图路线;统计每条子图路线上相互连接的关联知识元的数量;将相互连接关联知识元的数量大于预设数量的子图路线进行展示。
在该技术方案中,获取一个目标知识元,将该目标知识元的子图进行展示,筛选出目标知识元的关联知识元的关联子图,然后继续依次筛选关联子图上的知识元,直至目标知识元的所有关联知识元的关联子图上再没有知识元,在上述筛选过程之后得到多条子图路线,将最短的子图路线进行展示,在使整个知识图谱显得非常有连贯性的同时,保障优先展示与目标知识元有关系的所有知识元,大量减少了在页面上展示的知识元的个数,将其控制在当前展示技术和人眼感受都能够顺畅接受的程度。
在上述任一技术方案中,优选地,在根据每个热门知识元以及每个热门知识元的关联知识元,生成每个热门知识元的子图之前,还包括:对每个热门知识元以及每个热门知识元的关联知识元进行展示。
在该技术方案中,对热门知识元以及与它有关系的知识元同时进行展示,可全面地反映出该领域下不同模型之间的关系,进而专家可以很快的了解该领域。
根据本发明的另一个方面,提出了一种知识元图谱的展示系统,包括:获取单元,用于获取多个热门知识元以及每个热门知识元的关联知识元;生成单元,用于根据每个热门知识元以及每个热门知识元的关联知识元,生成每个热门知识元的子图;展示单元,用于按照预设规则对子图进行展示。
本发明提供的知识元图谱的展示系统中,所谓热门知识元,是一种词汇现象,反映了不同专业领域的专家在一定时期内对相应的领域所关注的问题和事物,具有很强的时代特征。首先获取热门知识元,根据知识元模型之间的关系,自动与不同模型或者自身模型下已建立的知识元建立联系,获取热门知识元的关联知识元,每个热门知识元以及其关联知识元会形成多个独立的子图,进一步地按照预设规则展示子图,能够更加全面、完整地展示出知识元图谱。
根据本发明的上述知识元图谱的展示系统,还可以具有以下技术特征:
在上述技术方案中,优选地,获取单元,包括:第一筛选单元,用于根据知识元的搜索频率,筛选出预热门知识元;计算单元,用于根据接收到的用户操作信息和预设公式,计算每个预热门知识元的知识元得分;获取单元,具体用于将知识元得分大于预设分数的预热门知识元作为热门知识元,同时获取每个热门知识元的关联知识元;其中,预设公式为S=(∑M×F)/n,S表示知识元得分,M表示用户操作信息对应的权重打分值,F表示权重打分值出现的次数,n表示表示用户操作信息对应的打分次数。
在该技术方案中,根据知识元被搜索的频率筛选出检索频率较高的知识元,作为备选热门知识元。然后设定相应的权重,由专家打分,接收对应的用户操作信息,进而采用统计学的方法,对每个知识元的最后的得分进行测算,根据最后得分确定出热门知识元,提高获取热门知识元的精准性。进一步地通过知识元模型之间的关系,得到与热门知识元有关联的知识元,可反映出该领域下不同模型之间的关系,进而专家可以很快的了解该领域。
在上述任一技术方案中,优选地,展示单元,具体用于获取目标热门知识元,展示目标热门知识元对应的目标子图;展示单元,包括:第二筛选单元,用于筛选与目标子图上任一关联知识元对应的所有关联子图,继续筛选与关联子图上任一关联知识元对应的所有关联子图,直至无关联知识元,进而获取由关联子图形成的多条子图路线;统计单元,用于统计每条子图路线上相互连接的关联知识元的数量;展示单元,还用于将相互连接关联知识元的数量大于预设数量的子图路线进行展示。
在该技术方案中,获取一个目标知识元,将该目标知识元的子图进行展示,筛选出目标知识元的关联知识元的关联子图,然后继续依次筛选关联子图上的知识元,直至目标知识元的所有关联知识元的关联子图上再没有知识元,在上述筛选过程之后得到多条子图路线,将最短的子图路线进行展示,在使整个知识图谱显得非常有连贯性的同时,保障优先展示与目标知识元有关系的所有知识元,大量减少了在页面上展示的知识元的个数,将其控制在当前展示技术和人眼感受都能够顺畅接受的程度。
在上述任一技术方案中,优选地,展示单元,还用于在根据每个热门知识元以及每个热门知识元的关联知识元,生成每个热门知识元的子图之前,对每个热门知识元以及每个热门知识元的关联知识元进行展示。
在该技术方案中,对热门知识元以及与它有关系的知识元同时进行展示,可全面地反映出该领域下不同模型之间的关系,进而专家可以很快的了解该领域。
根据本发明的再一个方面,提出了一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,处理器执行计算机程序时实现如上述任一项的知识元图谱的展示方法的步骤。
本发明提供的计算机设备,处理器执行计算机程序时实现获取热门知识元,根据知识元模型之间的关系,自动与不同模型或者自身模型下已建立的知识元建立联系,获取热门知识元的关联知识元,每个热门知识元以及其关联知识元会形成多个独立的子图,进一步地按照预设规则展示子图,能够更加全面、完整地展示出知识元图谱。
根据本发明的又一个方面,提出了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项的知识元图谱的展示方法的步骤。
本发明提供的计算机可读存储介质,计算机程序被处理器执行时实现获取热门知识元,根据知识元模型之间的关系,自动与不同模型或者自身模型下已建立的知识元建立联系,获取热门知识元的关联知识元,每个热门知识元以及其关联知识元会形成多个独立的子图,进一步地按照预设规则展示子图,能够更加全面、完整地展示出知识元图谱。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述部分中变得明显,或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解,其中:
图1示出了本发明的一个实施例的知识元图谱的展示方法的流程示意图;
图2示出了本发明的另一个实施例的知识元图谱的展示方法的流程示意图;
图3示出了本发明的再一个实施例的知识元图谱的展示方法的流程示意图;
图4示出了本发明的一个实施例的知识元图谱的展示示意图;
图5示出了本发明的另一个实施例的知识元图谱的展示示意图;
图6示出了本发明的一个实施例的知识元图谱的展示系统的示意框图;
图7示出了本发明的另一个实施例的知识元图谱的展示系统的示意框图;
图8示出了本发明的一个实施例的计算机设备的示意框图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点,下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明,但是,本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施,因此,本发明的保护范围并不限于下面公开的具体实施例的限制。
本发明第一方面的实施例,提出一种知识元图谱的展示方法,图1示出了本发明的一个实施例的知识元图谱的展示方法的流程示意图。其中,该方法包括:
步骤102,获取多个热门知识元以及每个热门知识元的关联知识元;
步骤104,根据每个热门知识元以及每个热门知识元的关联知识元,生成每个热门知识元的子图;
步骤106,按照预设规则对子图进行展示。
本发明提供的知识元图谱的展示方法中,所谓热门知识元,是一种词汇现象,反映了不同专业领域的专家在一定时期内对相应的领域所关注的问题和事物,具有很强的时代特征。首先获取热门知识元,根据知识元模型之间的关系,自动与不同模型或者自身模型下已建立的知识元建立联系,获取热门知识元的关联知识元,每个热门知识元以及其关联知识元会形成多个独立的子图,进一步地按照预设规则展示子图,能够更加全面、完整地展示出知识元图谱。
图2示出了本发明的另一个实施例的知识元图谱的展示方法的流程示意图。其中,该方法包括:
步骤202,根据知识元的搜索频率,筛选出预热门知识元;根据接收到的用户操作信息和预设公式,计算每个预热门知识元的知识元得分;将知识元得分大于预设分数的预热门知识元作为热门知识元,同时获取每个热门知识元的关联知识元。
其中,预设公式为S=(∑M×F)/n,S表示知识元得分,M表示用户操作信息对应的权重打分值,F表示权重打分值出现的次数,n表示表示用户操作信息对应的打分次数。
步骤204,根据每个热门知识元以及每个热门知识元的关联知识元,生成每个热门知识元的子图。
步骤206,按照预设规则对子图进行展示。
在该实施例中,根据知识元被搜索的频率筛选出检索频率较高的知识元,作为备选热门知识元。然后设定相应的权重,由专家打分,接收对应的用户操作信息,进而采用统计学的方法,对每个知识元的最后的得分进行测算,根据最后得分确定出热门知识元,提高获取热门知识元的精准性。进一步地通过知识元模型之间的关系,得到与热门知识元有关联的知识元,可反映出该领域下不同模型之间的关系,进而专家可以很快的了解该领域。
例如,有8个知识元,那么每一个知识元的得分也就是权重打分值就会介于1至8之间,排在第一位得分8分,第二位7分,……,第八位1分;F表示频数,频数指知识元在权重区间内的每个权重上被打分的次数。若有4为专家对A知识元进行打分,A知识元被排在第一位置上1次(8分),第二位上2次(7分),第三位置上1次(6分),F分别对应1、2、1,则S=(8×1+7×2+6×1)/4=7。
图3示出了本发明的再一个实施例的知识元图谱的展示方法的流程示意图。其中,该方法包括:
步骤302,根据知识元的搜索频率,筛选出预热门知识元;根据接收到的用户操作信息和预设公式,计算每个预热门知识元的知识元得分;将知识元得分大于预设分数的预热门知识元作为热门知识元,同时获取每个热门知识元的关联知识元。
在该实施例的步骤302中,预设公式为S=(∑M×F)/n,S表示知识元得分,M表示用户操作信息对应的权重打分值,F表示权重打分值出现的次数,n表示表示用户操作信息对应的打分次数。根据知识元被搜索的频率筛选出检索频率较高的知识元,作为备选热门知识元。然后设定相应的权重,由专家打分,接收对应的用户操作信息,进而采用统计学的方法,对每个知识元的最后的得分进行测算,根据最后得分确定出热门知识元,提高获取热门知识元的精准性。进一步地通过知识元模型之间的关系,得到与热门知识元有关联的知识元,可反映出该领域下不同模型之间的关系,进而专家可以很快的了解该领域。
步骤304,对每个热门知识元以及每个热门知识元的关联知识元进行展示。
在该实施例的步骤304中,对预设数量的热门知识元以及与它有关系的知识元同时进行展示,如图4所示,将热门知识元“河北”、“河南”及其所有关联知识元,以及关联知识元的相关知识元均进行展示,可全面地反映出该领域下不同模型之间的关系,进而专家可以很快的了解该领域。
步骤306,根据每个热门知识元以及每个热门知识元的关联知识元,生成每个热门知识元的子图。
步骤308,获取目标热门知识元,展示目标热门知识元对应的目标子图;筛选与目标子图上任一关联知识元对应的所有关联子图,继续筛选与关联子图上任一关联知识元对应的所有关联子图,直至无关联知识元,进而获取由关联子图形成的多条子图路线。
步骤310,统计每条子图路线上相互连接的关联知识元的数量;将相互连接关联知识元的数量大于预设数量的子图路线进行展示。
在该实施例的步骤308中,获取一个目标知识元,将该目标知识元的子图进行展示,筛选出目标知识元的关联知识元的关联子图,然后继续依次筛选关联子图上的知识元,直至目标知识元的所有关联知识元的关联子图上再没有知识元,在上述筛选过程之后得到多条子图路线,将最短的子图路线进行展示。在使整个知识图谱显得非常有连贯性的同时,保障优先展示与目标知识元有关系的所有知识元,大量减少了在页面上展示的知识元的个数,将其控制在当前展示技术和人眼感受都能够顺畅接受的程度。
如图5所示,将“朱熹”作为目标知识元,“朱熹”及其关联知识元“四书集”、“程王学派”、“程颢”、“程颐”等会形成子图A,优先展示子图A。进一步进行筛选,以该子图A为基础,筛选与子图A上的任何知识元有关联的多个子图B,例如,与子图A上的“程王学派”知识元有关联的多个子图,直至没有关联的知识元。
本发明第二方面的实施例,提出一种知识元图谱的展示系统,图6示出了本发明的一个实施例的知识元图谱的展示系统600的示意框图。其中,该系统600包括:
获取单元602,用于获取多个热门知识元以及每个热门知识元的关联知识元;生成单元604,用于根据每个热门知识元以及每个热门知识元的关联知识元,生成每个热门知识元的子图;展示单元606,用于按照预设规则对子图进行展示。
本发明提供的知识元图谱的展示系统600中,所谓热门知识元,是一种词汇现象,反映了不同专业领域的专家在一定时期内对相应的领域所关注的问题和事物,具有很强的时代特征。首先获取热门知识元,根据知识元模型之间的关系,自动与不同模型或者自身模型下已建立的知识元建立联系,获取热门知识元的关联知识元,每个热门知识元以及其关联知识元会形成多个独立的子图,进一步地按照预设规则展示子图,能够更加全面、完整地展示出知识元图谱。
图7示出了本发明的另一个实施例的知识元图谱的展示系统700的示意框图。其中,该系统700包括:
获取单元702,用于获取多个热门知识元以及每个热门知识元的关联知识元;获取单元702,包括:第一筛选单元722,用于根据知识元的搜索频率,筛选出预热门知识元;计算单元724,用于根据接收到的用户操作信息和预设公式,计算每个预热门知识元的知识元得分;获取单元702,具体用于将知识元得分大于预设分数的预热门知识元作为热门知识元,同时获取每个热门知识元的关联知识元;
其中,预设公式为S=(∑M×F)/n,S表示知识元得分,M表示用户操作信息对应的权重打分值,F表示权重打分值出现的次数,n表示表示用户操作信息对应的打分次数;
生成单元704,用于根据每个热门知识元以及每个热门知识元的关联知识元,生成每个热门知识元的子图;
展示单元706,用于按照预设规则对子图进行展示。
在该实施例中,根据知识元被搜索的频率筛选出检索频率较高的知识元,作为备选热门知识元。然后设定相应的权重,由专家打分,接收对应的用户操作信息,进而采用统计学的方法,对每个知识元的最后的得分进行测算,根据最后得分确定出热门知识元,提高获取热门知识元的精准性。进一步地通过知识元模型之间的关系,得到与热门知识元有关联的知识元,可反映出该领域下不同模型之间的关系,进而专家可以很快的了解该领域。
在本发明的一个实施例中,如图7所示,优选地,展示单元706,具体用于获取目标热门知识元,展示目标热门知识元对应的目标子图;展示单元706,包括:第二筛选单元762,用于筛选与目标子图上任一关联知识元对应的所有关联子图,继续筛选与关联子图上任一关联知识元对应的所有关联子图,直至无关联知识元,进而获取由关联子图形成的多条子图路线;统计单元764,用于统计每条子图路线上相互连接的关联知识元的数量;展示单元706,还用于将相互连接关联知识元的数量大于预设数量的子图路线进行展示。
在该实施例中,获取一个目标知识元,将该目标知识元的子图进行展示,筛选出目标知识元的关联知识元的关联子图,然后继续依次筛选关联子图上的知识元,直至目标知识元的所有关联知识元的关联子图上再没有知识元,在上述筛选过程之后得到多条子图路线,将最短的子图路线进行展示,在使整个知识图谱显得非常有连贯性的同时,保障优先展示与目标知识元有关系的所有知识元,大量减少了在页面上展示的知识元的个数,将其控制在当前展示技术和人眼感受都能够顺畅接受的程度。
在本发明的一个实施例中,优选地,展示单元706,还用于在根据每个热门知识元以及每个热门知识元的关联知识元,生成每个热门知识元的子图之前,对每个热门知识元以及每个热门知识元的关联知识元进行展示。
在该实施例中,对热门知识元以及与它有关系的知识元同时进行展示,可全面地反映出该领域下不同模型之间的关系,进而专家可以很快的了解该领域。
本发明第三方面的实施例,提出一种计算机设备,图8示出了本发明的一个实施例的计算机设备800的示意框图。其中,该计算机设备800包括:
存储器802、处理器804及存储在存储器802上并可在处理器804上运行的计算机程序,处理器804执行计算机程序时实现如上述任一项的知识元图谱的展示方法的步骤。
本发明提供的计算机设备800,处理器804执行计算机程序时实现获取热门知识元,根据知识元模型之间的关系,自动与不同模型或者自身模型下已建立的知识元建立联系,获取热门知识元的关联知识元,每个热门知识元以及其关联知识元会形成多个独立的子图,进一步地按照预设规则展示子图,能够更加全面、完整地展示出知识元图谱。
本发明第四方面的实施例,提出了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项的知识元图谱的展示方法的步骤。
本发明提供的计算机可读存储介质,计算机程序被处理器执行时实现获取热门知识元,根据知识元模型之间的关系,自动与不同模型或者自身模型下已建立的知识元建立联系,获取热门知识元的关联知识元,每个热门知识元以及其关联知识元会形成多个独立的子图,进一步地按照预设规则展示子图,能够更加全面、完整地展示出知识元图谱。
在本说明书的描述中,术语“一个实施例”、“一些实施例”、“具体实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或实例。而且,描述的具体特征、结构、材料或特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。