CN110532375A - 一种图谱分析场景生成方法、系统及存储介质 - Google Patents

一种图谱分析场景生成方法、系统及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN110532375A
CN110532375A CN201910804388.3A CN201910804388A CN110532375A CN 110532375 A CN110532375 A CN 110532375A CN 201910804388 A CN201910804388 A CN 201910804388A CN 110532375 A CN110532375 A CN 110532375A
Authority
CN
China
Prior art keywords
retrieval
data
atlas analysis
search condition
analysis scene
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201910804388.3A
Other languages
English (en)
Inventor
王广耀
韩传富
仇新梁
张晟逍
蔡舜
孙源
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nanjing Nanshu Data Operation Research Institute Co Ltd
Beijing Wangsikeping Technology Co Ltd
Original Assignee
Nanjing Nanshu Data Operation Research Institute Co Ltd
Beijing Wangsikeping Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nanjing Nanshu Data Operation Research Institute Co Ltd, Beijing Wangsikeping Technology Co Ltd filed Critical Nanjing Nanshu Data Operation Research Institute Co Ltd
Priority to CN201910804388.3A priority Critical patent/CN110532375A/zh
Publication of CN110532375A publication Critical patent/CN110532375A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33Querying
    • G06F16/338Presentation of query results
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/36Creation of semantic tools, e.g. ontology or thesauri
    • G06F16/367Ontology

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

本发明实施例公开了一种图谱分析场景生成方法、系统及存储介质,该方法包括:接收用户输入的生成图谱分析场景的操作指令;根据图谱分析场景标识信息和/或第一检索条件,确定当前检索时采用的数据检索模式;当确定数据检索模式为实时检索模式时,根据第一检索条件从预建立的数据库中实时检索数据作为当前待获取的数据;或者,当确定数据检索模式为离线检索模式时,调用离线检索模式中的前一次检索的数据作为当前待获取的数据;对待获取的数据进行处理后,生成图谱分析场景图示。通过该种方式,保证图谱分析场景图示生成效率的同时,还能够让用户根据自己实际需要获取到图谱分析场景图示。专业水平要求不高,可以广泛推广应用。

Description

一种图谱分析场景生成方法、系统及存储介质
技术领域
本发明实施例涉及计算机处理技术领域,具体涉及一种图谱分析场景生成方法、系统及存储介质。
背景技术
知识图谱(Knowledge Graph)以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其关系,将信息表达成更接近人类认知世界的形式,提供了一种更好地组织、管理和理解海量信息的能力。目前知识图谱已被广泛应用于公安、金融等行业中,为数据分析提供了一种可视化的分析方法。
但是目前对于绝大多数使用者而言,使用知识图谱工具进行图谱分析仍然是一个高门槛的技能,只有综合了业务知识和数据分析能力的高级分析人员才能较好的使用它进行领域内的应用分析,在分析场景的使用上,几乎都是使用内置特定场景的方式实现,用户只能查看指定数据所呈现的图谱。
也即是,当前的图谱分析技能对于工作人员的专业水平要求较高,该技能并不能被广泛应用。而且用户不能自定义设定某些场景的图谱,从而使图谱分析场景的实用性降低,进而也就导致了分析效率较低。
发明内容
为此,本发明实施例提供一种图谱分析场景生成方法、系统及存储介质,以解决现有技术中图谱分析技能对于工作人员的专业能力要求过高,不能被普遍推广使用,导致用户不能自定义图谱分析场景的技术问题。
为了实现上述目的,本发明实施例提供如下技术方案:
根据本发明实施例的第一方面,提供了一种图谱分析场景生成方法,该方法包括:接收用户输入的生成图谱分析场景的操作指令,其中操作指令包括图谱分析场景标识信息和/或第一检索条件;
根据图谱分析场景标识信息和/或第一检索条件,确定当前检索时采用的数据检索模式;
当确定数据检索模式为实时检索模式时,根据第一检索条件从预建立的数据库中实时检索数据作为当前待获取的数据;或者,当确定数据检索模式为离线检索模式时,调用离线检索模式中的前一次检索的数据作为当前待获取的数据;
对待获取的数据进行处理后,生成图谱分析场景图示;
并将图谱分析场景图示展示给用户。
进一步地,接收用户输入的生成图谱分析场景的操作指令之前,方法还包括:
接收用户输入的预构建图谱分析场景的触发指令,触发指令中包括用户自定义的图谱分析场景标识信息和第二检索条件;
周期性的从预建立的数据库中检索与第二检索条件对应的数据;以及周期性的根据第二检索条件,确定下一次检索对应的数据检索模式,以便下一次根据已确定数据检索模式进行检索;
将用户自定义的图谱分析场景标识信息、第二检索条件、从预建立的数据库中检索的与第二检索条件对应的数据,以及下一次检索对应的数据检索模式保存至数据库中。
进一步地,检索条件包括如下中的一种或多种:数据源、时间范围、关键词或者统计指标,检索条件包括第一检索条件和第二检索条件。
进一步地,根据图谱分析场景标识信息和/或第一检索条件,确定当前检索时采用的数据检索模式,具体包括:
当检索条件中包括统计指标时,直接确定当前检索时采用的数据检索模式为离线检索模式;
或者,当检索条件中不包括统计指标时,将检索条件,与预建立的数据库中的检索条件相匹配,确定当前检索时采用的数据检索模式,和/或,将图谱分析场景标识信息与预建立的数据库中的图谱分析场景标识信息相匹配,确定当前检索时采用的数据检索模式,其中,预建立的数据库中已保存的检索条件和图谱分析场景标识信息,均与数据检索模式之间存在映射关系。
进一步地,根据第二检索条件,确定下一次检索对应的数据检索模式,具体包括:
当检索条件中包括统计指标时,直接确定下一次检索对应的数据检索模式为离线检索模式;
或者,当检索条件中不包括统计指标时,从预建立的数据库中检索与第二检索条件对应的数据,并确定检索时长;
根据检索时长,确定下一次检索对应的数据检索模式。
进一步地,根据检索时长,确定下一次检索对应的数据检索模式,具体包括:
当确定检索时长大于或者等于预设时间阈值时,确定下一次检索对应的数据检索模式为离线检索模式;或者,当确定检索时小于预设时间阈值时,确定下一次检索对应的数据检索模式为实时检索模式。
进一步地,当确定下一次对应的数据检索模式为离线检索模式时,方法还包括:
根据检索时长,设定下一次的检索启动时间。
进一步地,对待获取的数据进行处理后,生成图谱分析场景图示,具体包括:
对本次待获取的数据进行格式转换;
根据格式转换后的数据生成图谱分析场景图示。
根据本发明实施例的第二方面,提供了一种图谱分析场景生成系统,该系统包括:处理器和存储器;
存储器用于存储一个或多个程序指令;
处理器,用于运行一个或多个程序指令,用以执行如上一种图谱分析场景生成方法中的任一方法步骤。
根据本发明实施例的第三方面,提供了一种计算机存储介质,该计算机存储介质中包含一个或多个程序指令,一个或多个程序指令用于被一种图谱分析场景生成系统执行如上一种图谱分析场景生成方法中的任一方法步骤。
本发明实施例具有如下优点:通过该种方式,用户可以自行构建图谱分析场景。具体的图谱分析场景构建所需的数据可以根据用户自行输入的检索条件获取。考虑到对于数据库中的数据量的不确定性,数据检索可以分为实时检索模式和离线检索模式。若数据库中数据量较少,实时检索不会占用很多时间,则采用实时检索模式,让用户获取数据库中最新的数据,然后系统会对获取的最新的数据进行处理,生成图谱场景分析图示。若数据库中的数据量较大,实时检索会占用很多时间,则采用离线检索模式,并调用离线检索模式中的前一次检索的数据作为当前用户需要获取的数据。其中,离线检索模式会周期性的检索数据作为备用。通过该种方式,在保证图谱分析场景图示生成效率的同时,还能够让用户根据自己实际需要获取到图谱分析场景图示。而且,对于用户而言,专业水平要求不高,可以广泛推广应用。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案,下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地,下面描述中的附图仅仅是示例性的,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,还可以根据提供的附图引申获得其它的实施附图。
本说明书所绘示的结构、比例、大小等,均仅用以配合说明书所揭示的内容,以供熟悉此技术的人士了解与阅读,并非用以限定本发明可实施的限定条件,故不具技术上的实质意义,任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整,在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下,均应仍落在本发明所揭示的技术内容得能涵盖的范围内。
图1为本发明实施例1提供的一种图谱分析场景生成方法流程示意图;
图2为本发明实施例2提供的一种图谱分析场景生成装置结构示意图;
图3为本发明实施例3提供的一种图谱分析场景生成系统结构示意图。
具体实施方式
以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式,熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明实施例1提供了一种图谱分析场景生成方法,具体如图1所示,该方法步骤如下:
步骤110,接收用户输入的生成图谱分析场景的操作指令。
具体的,用户输入的生成图谱分析场景的操作指令中可以包括图谱分析场景标识信息和/或第一检索条件。
在执行步骤110之前,用户可以事先就发出触发指令,用以系统触发图谱分析场景的构建机制。也就是说,在执行步骤110之前,该方法还可以包括:
接收用户输入的预构建图谱分析场景的触发指令,其中触发指令中包括用户自定义的图谱分析场景标识信息和第二检索条件。
触发指令就是用于生成触发机制,为后续当用户希望生成图谱分析场景时做一些准备工作。具体包括:
步骤1,从预建立的数据库中检索与第二检索条件对应的数据。
这里的第二检索条件为用户所希望建立的图谱分析场景对应的检索条件。
步骤2,周期性从预建立的数据库中检索与第二检索条件对应的数据。同时,周期性的根据第二检索条件确定下一次检索对应的数据检索模式。
以便下一次之间根据已经确定的数据检索模式进行检索。
检索模式包括实时检索模式和离线检索模式。实时检索模式是当确定检索时间很短,低于预设时间阈值时所采用的检索模式。而离线检索模式则是相反的,当确定检索时间会超过预设时间阈值时,所采用的数据检索模式。
采用实时检索模式的优点是用户可以短时间内就获取到数据库中最新更新过的数据。但是其使用的场景比较限定,就是数据检索用时短的情况,才可以采用这种方式。但是,数据库中的数据量一般都会很大,数据检索用时一般都会比较长。如果后台检索数据用时过程,那么必然会导致前台图谱分析场景图示的生成时间过程,会大大降低用户的体验度,甚至会耽误用户的重要工作。因此,为了保证用户使用的体验度,不会耽误用户的工作,则可以采用离线检索模式。离线检索模式,就是调用前一次检索的数据作为本次所要获取的数据,详细内容将在下文中做详细说明。
需要说明的是,正如上文所说,在这里所做的工作均是为了后续用户当需要生成图谱分析场景时所做的准备工作。本次检索不是用户希望生成图谱分析场景图示,所以才会说确定下一次检索对应的数据检索模式,因为下一次才有可能是用户需要生成图谱分析场景的情况。
但是,由于数据库中的数据并非一成不变的,而是实时变动的。那么,每一个检索条件对应的数据检索模式同样不是固定不变的。可能在这一时刻第二检索条件对应的检索模式为实时检索模式,下一刻则会变为离线检索模式。
因此,需要周期性的从预建立的数据库中检索与第二检索条件对应的数据;以及周期性的根据第二检索条件,确定下一次检索对应的数据检索模式。
可选的,第二检索条件包括但不限于如下中的一种或多种:数据源、时间范围、关键词或者统计指标。
当检索条件中包括统计指标时,直接确定下一次检索对应的数据检索模式为离线检索模式;
或者,当检索条件中不包括统计指标时,从预建立的数据库中检索与第二检索条件对应的数据,并确定检索时长;
根据检索时长,确定下一次检索对应的数据检索模式。
可选的,根据检索时长,确定下一次检索对应的数据检索模式,具体包括:
当确定检索时长大于或者等于预设时间阈值时,确定下一次检索对应的数据检索模式为离线检索模式;或者,当确定检索时小于预设时间阈值时,确定下一次检索对应的数据检索模式为实时检索模式。
在一种情况中,当第二检索条件中包括统计指标时,直接确定下一次检索对应的数据检索模式为离线检索模式。
在另一种情况中,暂不考虑存在统计指标的情况。默认保存的包括图谱分析场景表示信息以及第二检索条件。例如,从当前时刻,第一次从预建立的数据库中检索与第二检索条件对应的数据,用时为1分钟,预设时间阈值为2分钟。那么,检索用时并没有超过预设时间阈值,那么确定下一次的数据检索模式采用实时检索模式,将本次检索的数据保存到数据库中,同时保存的还包括下一次的数据检索模式为实时检索模式。
过了一定时间后,也就是开始下一个周期的检索(第二次检索,假设周期为20分钟),将采用实时检索模式进行检索。但是本次检索用时超过2分钟,占用了3分钟。那么,将本次检索获取的数据覆盖第一次检索获取的数据,并保存到数据库中。然后,将下一次的数据检索模式设定为离线检索模式。
在本周期内,考虑到周期的时间过长,不利于用户获取到最新一段时间内的数据。所以可以在离线检索模式下,也可以设置不定时的对数据进行检索更新。即,综合考虑到后台获取数据的时间过长对用户的体验度的影响问题,以及用户获取的数据的新旧程度,在离线检索模式下不定时更新数据。尽量保证用户能够拿到最近一段时间更新的数据。更新的时间间隔根据前一次的检索时长确定。也即是,当确定下一次对应的数据检索模式为离线检索模式时,方法还包括:根据本次(或者前一次)的检索时长,设定下一次(本次)的检索启动时间。
这里主要考虑的就是如果前一次检索需要10分钟,而后一次如果启动时间小于10分钟,就相当前一次检索的工作还没有完成,就已经开始了后一次的检索工作了。存在一定的冲突。因此,可以参考前一次的检索时长,自动调整下一次的检索的启动时间。
那么,在这个周期内,如果采用实时获取数据的模式,用户在看到图谱分析场景图示可能需要15分钟。但是,通过采用离线检索模式,直接调用前一周期已经生成的数据(例如前10分钟之前就已经生成的数据),然后直接对获取的数据进行处理后生成图谱分析场景进行展示,则只需要用2分钟。自然,可以提升图谱分析场景图示的生成效率,提升用户体验度。
在上面介绍的内容中,也可以明确看出,在执行步骤2后,还需要执行步骤3,即将用户自定义的图谱分析场景标识信息、第二检索条件、从预建立的数据库中检索的与第二检索条件对应的数据,以及下一次检索对应的数据检索模式保存至数据库中,以便于用户后续的使用。例如,在步骤120中的应用。
步骤120,根据图谱分析场景标识信息和/或第一检索条件,确定当前检索时采用的数据检索模式。
可选的,第一检索条件同样包括但不限于如下中的一种或多种:数据源、时间范围、关键词或者统计指标。
而步骤120具体可以包括:当检索条件中包括统计指标时,直接确定当前检索时采用的数据检索模式为离线检索模式;
或者,当检索条件中不包括统计指标时,将检索条件,与预建立的数据库中的检索条件相匹配,确定当前检索时采用的数据检索模式,和/或,将图谱分析场景标识信息与预建立的数据库中的图谱分析场景标识信息相匹配,确定当前检索时采用的数据检索模式,其中,预建立的数据库中已保存的检索条件和图谱分析场景标识信息,均与数据检索模式之间存在映射关系。
这里的统计指标可以包括但不限于:数据平均值、数据最大值或者数据最小值等等指标。也正是因为这些指标并非是实时可以获取的,而是需要经过一定时间进行计算的。必然要通过离线模式获取。而不同采用实时检索模式。
而如果没有这个统计指标,则可以根据图谱分析场景标识信息和/或第一检索条件与预建立的数据库中的相应指标进行匹配。
此刻,数据库中存储的就是类似于上文总所说的用户首先自定义的第二检索条件以及自定义的图谱分析场景标识信息等。正因为在准备工作中已经确定了当输入第二检索条件时,检索需要采用的数据数据检索模式。或者,根据用户自定义的图谱分析场景标识信息也可以找到已经确定的数据检索模式。即,预建立的数据库中已保存的检索条件和图谱分析场景标识信息,均与数据检索模式之间存在映射关系。
那么,本次如果可以从数据库中匹配,例如第一检索条件和第二检索条件相匹配(也即是第一检索条件和第二检索条件相同)。那么,本次执行时,就可以根据第一检索条件确定检索模式为与第二检索条件对应的检索模式。
当确定数据检索模式为实时检索模式时,根据第一检索条件从预建立的数据库中实时检索数据作为当前待获取的数据。
具体的检索过程与上面介绍采用实时检索模式检索数据的过程类似,这里不做过多介绍。
或者,当确定数据检索模式为离线检索模式时,调用离线检索模式中的前一次检索的数据作为当前待获取的数据,原理同样已经在上文中做了详细说明,这里不再赘述。
步骤130,对待获取的数据进行处理后,生成图谱分析场景图示。
具体的,可以包括对本次待获取的数据进行格式转换;
根据格式转换后的数据生成图谱分析场景图示。
格式转换就是将待获取的数据转换为图谱分析场景所兼容的数据格式。
步骤140,将图谱分析场景图示展示给用户。
以便于用户根据生成的图谱分析场景图示进行有效的分析,提升分析效率。
本发明实施例提供的一种图谱分析场景生成方法,用户可以自行构建图谱分析场景。具体的图谱分析场景构建所需的数据可以根据用户自行输入的检索条件获取。考虑到对于数据库中的数据量的不确定性,数据检索可以分为实时检索模式和离线检索模式。若数据库中数据量较少,实时检索不会占用很多时间,则采用实时检索模式,让用户获取数据库中最新的数据,然后系统会对获取的最新的数据进行处理,生成图谱场景分析图示。若数据库中的数据量较大,实时检索会占用很多时间,则采用离线检索模式,并调用离线检索模式中的前一次检索的数据作为当前用户需要获取的数据。其中,离线检索模式会周期性的检索数据作为备用。通过该种方式,在保证图谱分析场景图示生成效率的同时,还能够让用户根据自己实际需要获取到图谱分析场景图示。而且,对于用户而言,专业水平要求不高,可以广泛推广应用。
与上述实施例1对应的,本发明实施例2还提供了一种图谱分析场景生成装置,具体如图2所示,该装置包括:接收单元201、处理单元202以及展示单元203。
接收单元201,用于接收用户输入的生成图谱分析场景的操作指令,其中操作指令包括图谱分析场景标识信息和/或第一检索条件;
处理单元202,用于根据图谱分析场景标识信息和/或第一检索条件,确定当前检索时采用的数据检索模式;
当确定数据检索模式为实时检索模式时,根据第一检索条件从预建立的数据库中实时检索数据作为当前待获取的数据;或者,当确定数据检索模式为离线检索模式时,调用离线检索模式中的前一次检索的数据作为当前待获取的数据;
对待获取的数据进行处理后,生成图谱分析场景图示;
展示单元203,用于将图谱分析场景图示展示给用户。
可选的,接收单元201还用于,接收用户输入的预构建图谱分析场景的触发指令,触发指令中包括用户自定义的图谱分析场景标识信息和第二检索条件;
处理单元202还用于,周期性的从预建立的数据库中检索与第二检索条件对应的数据;以及周期性的根据第二检索条件,确定下一次检索对应的数据检索模式,以便下一次根据已确定数据检索模式进行检索;
将用户自定义的图谱分析场景标识信息、第二检索条件、从预建立的数据库中检索的与第二检索条件对应的数据,以及下一次检索对应的数据检索模式保存至数据库中。
可选的,检索条件包括如下中的一种或多种:数据源、时间范围、关键词或者统计指标,检索条件包括第一检索条件和第二检索条件。
可选的,处理单元202根据图谱分析场景标识信息和/或第一检索条件,确定当前检索时采用的数据检索模式,具体包括:
当检索条件中包括统计指标时,直接确定当前检索时采用的数据检索模式为离线检索模式;
或者,当检索条件中不包括统计指标时,将检索条件,与预建立的数据库中的检索条件相匹配,确定当前检索时采用的数据检索模式,和/或,将图谱分析场景标识信息与预建立的数据库中的图谱分析场景标识信息相匹配,确定当前检索时采用的数据检索模式,其中,预建立的数据库中已保存的检索条件和图谱分析场景标识信息,均与数据检索模式之间存在映射关系。
可选的,处理单元202根据第二检索条件,确定下一次检索对应的数据检索模式,具体包括:
当检索条件中包括统计指标时,直接确定下一次检索对应的数据检索模式为离线检索模式;
或者,当检索条件中不包括统计指标时,从预建立的数据库中检索与第二检索条件对应的数据,并确定检索时长;
根据检索时长,确定下一次检索对应的数据检索模式。
可选的,处理单元202具体用于,当确定检索时长大于或者等于预设时间阈值时,确定下一次检索对应的数据检索模式为离线检索模式;或者,当确定检索时小于预设时间阈值时,确定下一次检索对应的数据检索模式为实时检索模式。
可选的,处理单元202还用于,当确定下一次对应的数据检索模式为离线检索模式时,方法还包括:
根据检索时长,设定下一次的检索启动时间。
可选的,处理单元202具体用于,对本次待获取的数据进行格式转换;
根据格式转换后的数据生成图谱分析场景图示。
本发明实施例提供的一种图谱分析场景生成装置中各部件所执行的功能均已在上述实施例1中做了详细介绍,因此这里不做过多赘述。
本发明实施例提供的一种图谱分析场景生成装置,用户可以自行构建图谱分析场景。具体的图谱分析场景构建所需的数据可以根据用户自行输入的检索条件获取。考虑到对于数据库中的数据量的不确定性,数据检索可以分为实时检索模式和离线检索模式。若数据库中数据量较少,实时检索不会占用很多时间,则采用实时检索模式,让用户获取数据库中最新的数据,然后系统会对获取的最新的数据进行处理,生成图谱场景分析图示。若数据库中的数据量较大,实时检索会占用很多时间,则采用离线检索模式,并调用离线检索模式中的前一次检索的数据作为当前用户需要获取的数据。其中,离线检索模式会周期性的检索数据作为备用。通过该种方式,在保证图谱分析场景图示生成效率的同时,还能够让用户根据自己实际需要获取到图谱分析场景图示。而且,对于用户而言,专业水平要求不高,可以广泛推广应用。
与上述实施例相对应的,本发明实施例3还提供了一种图谱分析场景生成系统,具体如图3所示,该系统包括:处理器301和存储器302;
存储器302用于存储一个或多个程序指令;
处理器301,用于运行一个或多个程序指令,用以执行如上实施例所介绍的一种图谱分析场景生成方法中的任一方法步骤。
本发明实施例提供的一种图谱分析场景生成系统,用户可以自行构建图谱分析场景。具体的图谱分析场景构建所需的数据可以根据用户自行输入的检索条件获取。考虑到对于数据库中的数据量的不确定性,数据检索可以分为实时检索模式和离线检索模式。若数据库中数据量较少,实时检索不会占用很多时间,则采用实时检索模式,让用户获取数据库中最新的数据,然后系统会对获取的最新的数据进行处理,生成图谱场景分析图示。若数据库中的数据量较大,实时检索会占用很多时间,则采用离线检索模式,并调用离线检索模式中的前一次检索的数据作为当前用户需要获取的数据。其中,离线检索模式会周期性的检索数据作为备用。通过该种方式,在保证图谱分析场景图示生成效率的同时,还能够让用户根据自己实际需要获取到图谱分析场景图示。而且,对于用户而言,专业水平要求不高,可以广泛推广应用。
与上述实施例相对应的,本发明实施例还提供了一种计算机存储介质,该计算机存储介质中包含一个或多个程序指令。其中,一个或多个程序指令用于被一种图谱分析场景生成系统执行如上所介绍的一种图谱分析场景生成方法。
在本发明实施例中,处理器可以是一种集成电路芯片,具有信号的处理能力。处理器可以是通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,简称DSP)、专用集成电路(Application Specific工ntegrated Circuit,简称ASIC)、现场可编程门阵列(FieldProgrammable Gate Array,简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成,或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器,闪存、只读存储器,可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。处理器读取存储介质中的信息,结合其硬件完成上述方法的步骤。
存储介质可以是存储器,例如可以是易失性存储器或非易失性存储器,或可包括易失性和非易失性存储器两者。
其中,非易失性存储器可以是只读存储器(Read-Only Memory,简称ROM)、可编程只读存储器(Programmable ROM,简称PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable PROM,简称EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically EPROM,简称EEPROM)或闪存。
易失性存储器可以是随机存取存储器(Random Access Memory,简称RAM),其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明,许多形式的RAM可用,例如静态随机存取存储器(Static RAM,简称SRAM)、动态随机存取存储器(Dynamic RAM,简称DRAM)、同步动态随机存取存储器(Synchronous DRAM,简称SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(Double Data RateSDRAM,简称DDRSDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(EnhancedSDRAM,简称ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(Synchlink DRAM,简称SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(DirectRambus RAM,简称DRRAM)。
本发明实施例描述的存储介质旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
本领域技术人员应该可以意识到,在上述一个或多个示例中,本发明所描述的功能可以用硬件与软件组合来实现。当应用软件时,可以将相应功能存储在计算机可读介质中或者作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质,其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。
以上的具体实施方式,对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明,所应理解的是,以上仅为本发明的具体实施方式而已,并不用于限定本发明的保护范围,凡在本发明的技术方案的基础之上,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包括在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种图谱分析场景生成方法,其特征在于,所述方法包括:
接收用户输入的生成图谱分析场景的操作指令,其中所述操作指令包括图谱分析场景标识信息和/或第一检索条件;
根据所述图谱分析场景标识信息和/或第一检索条件,确定当前检索时采用的数据检索模式;
当确定所述数据检索模式为实时检索模式时,根据所述第一检索条件从预建立的数据库中实时检索数据作为当前待获取的数据;或者,当确定所述数据检索模式为离线检索模式时,调用离线检索模式中的前一次检索的数据作为当前待获取的数据;
对所述待获取的数据进行处理后,生成图谱分析场景图示;
并将所述图谱分析场景图示展示给所述用户。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述接收用户输入的生成图谱分析场景的操作指令之前,所述方法还包括:
接收用户输入的预构建图谱分析场景的触发指令,所述触发指令中包括用户自定义的图谱分析场景标识信息和第二检索条件;
周期性的从预建立的数据库中检索与所述第二检索条件对应的数据;以及周期性的根据所述第二检索条件,确定下一次检索对应的数据检索模式,以便下一次根据已确定数据检索模式进行检索;
将所述用户自定义的图谱分析场景标识信息、所述第二检索条件、从所述预建立的数据库中检索的与所述第二检索条件对应的数据,以及下一次检索对应的数据检索模式保存至所述数据库中。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述检索条件包括如下中的一种或多种:数据源、时间范围、关键词或者统计指标,所述检索条件包括第一检索条件和第二检索条件。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所:数据源、时间范围、关键词或者统计指标述图谱分析场景标识信息和/或第一检索条件,确定当前检索时采用的数据检索模式,具体包括:
当所述检索条件中包括统计指标时,直接确定当前检索时采用的数据检索模式为离线检索模式;
或者,当所述检索条件中不包括所述统计指标时,将所述检索条件,与预建立的数据库中的检索条件相匹配,确定当前检索时采用的数据检索模式,和/或,将所述图谱分析场景标识信息与预建立的数据库中的图谱分析场景标识信息相匹配,确定当前检索时采用的数据检索模式,其中,预建立的数据库中已保存的检索条件和图谱分析场景标识信息,均与数据检索模式之间存在映射关系。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,根据所述第二检索条件,确定下一次检索对应的数据检索模式,具体包括:
当所述检索条件中包括统计指标时,直接确定下一次检索对应的数据检索模式为离线检索模式;
或者,当所述检索条件中不包括所述统计指标时,从预建立的数据库中检索与所述第二检索条件对应的数据,并确定检索时长;
根据所述检索时长,确定下一次检索对应的数据检索模式。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述根据所述检索时长,确定下一次检索对应的数据检索模式,具体包括:
当确定所述检索时长大于或者等于预设时间阈值时,确定下一次检索对应的数据检索模式为离线检索模式;或者,当确定所述检索时小于预设时间阈值时,确定下一次检索对应的数据检索模式为实时检索模式。
7.根据权利要求5或6所述的方法,其特征在于,当确定下一次对应的数据检索模式为离线检索模式时,所述方法还包括:
根据所述检索时长,设定下一次的检索启动时间。
8.根据权利要求1、2或4-6中任一项的所述的方法,其特征在于,所述对所述待获取的数据进行处理后,生成图谱分析场景图示,具体包括:
对本次待获取的数据进行格式转换;
根据格式转换后的数据生成图谱分析场景图示。
9.一种图谱分析场景生成系统,其特征在于,所述系统包括:处理器和存储器;
所述存储器用于存储一个或多个程序指令;
所述处理器,用于运行一个或多个程序指令,用以执行如权利要求1-8任一项所述的方法。
10.一种计算机存储介质,其特征在于,所述计算机存储介质中包含一个或多个程序指令,所述一个或多个程序指令用于被一种图谱分析场景生成系统执行如权利要求1-8任一项所述的方法。
CN201910804388.3A 2019-08-28 2019-08-28 一种图谱分析场景生成方法、系统及存储介质 Pending CN110532375A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910804388.3A CN110532375A (zh) 2019-08-28 2019-08-28 一种图谱分析场景生成方法、系统及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910804388.3A CN110532375A (zh) 2019-08-28 2019-08-28 一种图谱分析场景生成方法、系统及存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN110532375A true CN110532375A (zh) 2019-12-03

Family

ID=68664844

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910804388.3A Pending CN110532375A (zh) 2019-08-28 2019-08-28 一种图谱分析场景生成方法、系统及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110532375A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112988822A (zh) * 2021-03-04 2021-06-18 京东数字科技控股股份有限公司 数据查询方法、装置、设备、可读存储介质以及产品
CN114896280A (zh) * 2022-03-22 2022-08-12 杭州未名信科科技有限公司 一种数据查询方法和系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109582849A (zh) * 2018-12-03 2019-04-05 浪潮天元通信信息系统有限公司 一种基于知识图谱的网络资源智能检索方法
CN109828984A (zh) * 2019-01-11 2019-05-31 北京明略软件系统有限公司 一种分析处理的方法、装置、计算机存储介质及终端
CN109933673A (zh) * 2019-02-18 2019-06-25 北京明略软件系统有限公司 一种关系图谱生成方法及装置
US20190205474A1 (en) * 2017-12-29 2019-07-04 Facebook, Inc. Mining Search Logs for Query Metadata on Online Social Networks

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20190205474A1 (en) * 2017-12-29 2019-07-04 Facebook, Inc. Mining Search Logs for Query Metadata on Online Social Networks
CN109582849A (zh) * 2018-12-03 2019-04-05 浪潮天元通信信息系统有限公司 一种基于知识图谱的网络资源智能检索方法
CN109828984A (zh) * 2019-01-11 2019-05-31 北京明略软件系统有限公司 一种分析处理的方法、装置、计算机存储介质及终端
CN109933673A (zh) * 2019-02-18 2019-06-25 北京明略软件系统有限公司 一种关系图谱生成方法及装置

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112988822A (zh) * 2021-03-04 2021-06-18 京东数字科技控股股份有限公司 数据查询方法、装置、设备、可读存储介质以及产品
CN114896280A (zh) * 2022-03-22 2022-08-12 杭州未名信科科技有限公司 一种数据查询方法和系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11216476B2 (en) Data processing method, apparatus, and device
US10554388B2 (en) Service execution method and device
CN107395665A (zh) 一种区块链业务受理及业务共识方法及装置
US20200065872A1 (en) Service execution method and device
WO2021217863A1 (zh) 订单标识生成方法、装置、服务器及存储介质
TWI717660B (zh) 資金流動報表生成方法及裝置和電子設備
CN107016027A (zh) 实现业务信息快速搜索的方法和装置
CN108509476A (zh) 问题联想推送方法、电子装置及计算机可读存储介质
CN110532375A (zh) 一种图谱分析场景生成方法、系统及存储介质
WO2021057482A1 (zh) 一种区块链中布隆过滤器的生成方法及装置
US10897368B2 (en) Integrating an interactive virtual assistant into a meeting environment
CN110166639A (zh) 语音催收方法、装置、计算机设备及存储介质
CN108989468A (zh) 一种信任网络构建方法及装置
CN116304226A (zh) 一种信息查询方法、装置、设备及介质
TWI752486B (zh) 訓練方法、特徵提取方法、裝置及電子設備
CN106874079A (zh) 一种任务执行的方法及装置
WO2020263418A1 (en) Managing workloads of a deep neural network processor
WO2020082869A1 (zh) 事件预测方法及装置、电子设备
CN110069533A (zh) 一种基于区块链的事件订阅方法及装置
CN110264213A (zh) 一种信息的处理方法、装置及设备
CN109241157A (zh) 数据调用方法、装置、通信设备及存储介质
CN117036001A (zh) 交易业务的风险识别处理方法、装置、设备及存储介质
CN107656972A (zh) 一种保持数据稀缺性的开放数据细粒度访问控制方法
CN106649143B (zh) 一种访问缓存的方法、装置及电子设备
CN109727601A (zh) 一种信息处理方法及装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20191203