CN114036311A - 基于知识图谱的时序可视化开发方法及系统 - Google Patents

Abstract

本公开提供的基于知识图谱的时序可视化开发方法、系统及存储介质中，获取数据请求，然后通过查询模板将数据请求生成查询语句，并基于查询语句进行查询，再将查询得到的结果按照时间进行排序，根据时间序列渲染时间轴，获取时间轴上的时间节点的数据请求，并查询符合时间节点的数据，对查询到的时间节点对应的数据进行索引标记，对数据进行可视化渲染，再输出渲染后的数据。由此可知，本公开提出的方法中，实现了基于时间轴的知识图谱动态可视化展示，提升了数据查询效率，减少了查询所花费的时间。同时，可以根据数据的状态仅对发生变化的数据进行重新渲染，无需对全部数据进行重新渲染，从而提升了渲染效率，降低了渲染耗费时长。

Description

基于知识图谱的时序可视化开发方法及系统

技术领域

本申请涉及知识图谱技术与数据可视化领域，尤其涉及一种基于知识图谱的时序可视化开发方法、系统及存储介质。

背景技术

知识图谱是一种由节点和边构成的图数据结构，每个节点表示现实世界中客观存在的实体，每个边作为实体与实体之间的关系。将这种抽象的图数据结构进行可视化，能够使用户以更直观的交互方式实现对数据的观测、探索及分析，从而挖掘数据中隐藏的信息特征、关系和模式。

相关技术中，可视化针对的都是静态知识图谱，即图谱中的实体和关系不会随着时间的变化而变化，从而构建出的都是静态不可变的知识图谱。但是，随着时间推移，实体和实体间的关系也会不断变化，因此需要具有时间属性的图数据，从而能够客观、准确地反应知识网络更新迭代的过程。而如何按时间演进实现知识图谱的动态可视化是亟需解决的问题。

发明内容

本申请提供一种基于知识图谱的时序可视化开发方法、系统及存储介质，以提出一种按时序实现知识图谱的动态可视化的方法。

本申请第一方面实施例提出一种基于知识图谱的时序可视化开发方法，包括：

获取数据请求；

通过查询模板将所述数据请求生成查询语句，并基于所述查询语句进行查询；

将查询得到的结果按照时间节点进行排序，根据时间序列渲染时间轴；

获取所述时间轴上的时间节点的数据请求，并查询符合所述时间节点的数据；

对查询到的所述时间节点对应的数据进行索引标记，并对所述数据进行可视化渲染；

输出所述渲染后的数据。

本申请第二方面实施例提出一种基于知识图谱的时序可视化开发系统，包括：

获取模块，用于获取数据请求；

查询模块，用于通过查询模板将所述数据请求生成查询语句，并基于所述查询语句进行查询；

处理模块，用于将查询得到的结果按照时间节点进行排序，根据时间序列渲染时间轴；

所述获取模块，还用于获取所述时间轴上的时间节点的数据请求，并查询符合所述时间节点的数据；

渲染模块，用于对查询到的所述时间节点对应的数据进行索引标记，并对所述数据进行可视化渲染；

输出模块，用于输出所述渲染后的数据。

本申请第三方面实施例提出的计算机存储介质，其中，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令；所述计算机可执行指令被处理器执行后，能够实现如上第一方面所述的方法。

本申请第四方面实施例提出的计算机设备，其中，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，处理器执行所述程序时，能够实现如上第一方面所述的方法。

本申请的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：

本公开提供的基于知识图谱的时序可视化开发方法、系统及存储介质中，获取数据请求，然后通过查询模板将数据请求生成查询语句，并基于查询语句进行查询，再将查询得到的结果按照时间进行排序，根据时间序列渲染时间轴，获取时间轴上的时间节点的数据请求，并查询符合时间节点的数据，对查询到的时间节点对应的数据进行索引标记，对数据进行可视化渲染，再输出渲染后的数据。由此可知，本公开提出的方法中，将查询得到的结果按照时间节点进行了排序，以使得可以根据时间的先后顺序对数据进行查询，并且还可以根据索引进行查询，无需从头开始查询，从而提升了查询效率，减少了查询所花费的时间。

此外，本公开提出的方法中，对结果按照时间轴进行渲染时，可以按时间轴实现知识图谱的动态可视化展示，并且可以根据数据的状态标签仅对发生变化的数据进行重新渲染，无需对全部数据进行重新渲染，从而提升了渲染效率，降低了渲染耗费时长。

本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。

附图说明

本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为根据本申请一个实施例提供的基于知识图谱的时序可视化开发方法的流程示意图；

图2为本公开实施例提供的一种基于知识图谱的时序可视化开发方法将查询得到的结果按照时间节点进行排序的流程示意图；

图3为根据本申请一个实施例提供的基于知识图谱的时序可视化开发系统的结构示意图。

具体实施方式

下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。

本公开提供的基于知识图谱的时序可视化开发方法、系统及存储介质中，获取数据请求，然后通过查询模板将数据请求生成查询语句，并基于查询语句进行查询，再将查询得到的结果按照时间进行排序，根据时间序列渲染时间轴，获取时间轴上的时间节点的数据请求，并查询符合时间节点的数据，对查询到的时间节点对应的数据进行索引标记，对数据进行可视化渲染，再输出渲染后的数据。由此可知，本公开提出的方法中，将查询得到的结果按照时间节点进行了排序，以使得可以根据时间的先后顺序对数据进行查询，并且还可以根据索引进行查询，无需从头开始查询，从而提升了查询效率，减少了查询所花费的时间。

此外，本公开提出的方法中，对结果按照时间轴进行渲染时，可以按时间轴实现知识图谱的动态可视化展示，并且可以根据数据的状态标签仅对发生变化的数据进行重新渲染，无需对全部数据进行重新渲染，从而提升了渲染效率，降低了渲染耗费时长。

下面参考附图描述本申请实施例的基于知识图谱的时序可视化开发方法及系统。

实施例一

图1为根据本申请一个实施例提供的基于知识图谱的时序可视化开发方法的流程示意图，如图1所示，可以包括：

步骤101、获取数据请求。

需要说明的是，本公开的实施例中，数据请求可以包括实体名称、类型、最大跳度。其中，本公开的实施例中，类型可以是需要查询的具体数据(例如，技术链、公司、产业链、人员、行政处罚、对外投资等)。以及，本公开的实施例中，最大跳度可以是用户自定义设定的分析的实体关联的最大跳度。

示例的，本公开的实施例中，数据请求可以是公司对外投资的数量。

以及，本公开的实施例中，在获取数据请求之前，需要对图数据库中的数据进行预处理，以便可以将知识图谱中的数据基于时间节点进行动态可视化。其中，本公开的实施例中，对图数据库中的数据进行预处理的方法可以包括以下步骤：

步骤a、获取原始图数据；

其中，本公开的实施例中，获取原始图数据的方法可以包括：通过 HugeGraph图数据库获取原始图数据。以及，本公开的实施例中，图数据中包括节点和边。

步骤b、对原始图数据进行数据清洗，去除不具备时间属性的数据；

其中，本公开的实施例中，图数据中的节点和边可以具备时间属性。

示例的，本公开的实施例中，边属性的{“投资时间”：“2000-07-09至 2020-09-06”}，节点属性的{“发表时间”：“2000-07-09”}。

以及，本公开的实施例中，将不具备时间属性的数据进行过滤去除，以使得可以基于具备时间属性的数据进行查询，提高了查询数据的效率，降低了查询数据所花费的时间。

步骤c、将清洗后的数据，进行数据统一格式化处理；

其中，本公开的实施例中，数据中的时间属性可能不一致，从而需要将数据的时间属性进行统一格式化处理，以便为后续对数据进行查询。

以及，本公开的实施例中，将数据的时间属性统一格式化为[startDate，endDate]。其中，本公开的实施例中，将只具备单个时间节点的数据的结束时间默认为永久。

示例的，Paper节点中{“发表时间”：“2000-07-09”}，通过统一格式化之后为{“发表时间”：“[2000-07-09，2099-07-09]”}。

步骤102、通过查询模板将数据请求生成查询语句，并基于查询语句进行查询。

其中，本公开的实施例中，可以通过预先设定的查询模板(例如，Gremlin 查询模板)将数据请求生成查询语句。

步骤103、将查询得到的结果按照时间节点进行排序，根据时间序列渲染时间轴。

其中，本公开的实施例中，通过图数据库查询得到的结果可以分为Node 节点集和Edge边集。以及，本公开的实施例中，图2为本公开实施例中提供的一种基于知识图谱的时序可视化开发方法将查询得到的结果按照时间节点进行排序的流程示意图。

参考图2，Node节点集中的数据查询得到的数据结果为{Node1，Node2， Node3，Node4，Node5}，按照stratDate的时间进行排序之后的数据结果为 {Node2，Node5，Node4，Node1，Node3}。

以及，本公开的实施例中，将查询得到的结果按照时间节点进行排序之后进行缓存，以便后续直接可以根据排序后的数据进行查询，无需从头查询，提高了查询效率。

进一步地，本公开的实施例中，会将排序后的结果按照查询结果中的 stratDate时间序列进行渲染，展示可以滑动的时间轴，以便用户可以根据时间轴选择想要的具体时间节点的数据。

步骤104、获取时间轴上的时间节点的数据请求，并查询符合时间节点的数据。

其中，本公开的实施例中，获取具体时间节点的数据请求后，可以根据“startDate”、“endDate”值判断每条数据的状态属于“新增”还是“删除”，对其打上相应的状态标签，同时只返回状态发生改变的数据结果，而非包含未发生状态改变的全部数据。

示例的，在本公开的实施例中，获取2016年某公司的人员情况，其中，某位员工在2010-2015年在该公司任职，并于2015年离职，则查询2016年该公司的人员情况时，该员工的数据的状态标签为“删除”。

步骤105、对查询到的时间节点对应的数据进行索引标记，并对数据进行可视化渲染。

其中，本公开的实施例中，由于时序探索的时间连续性特点，后续对数据的请求是在当前请求时间的前或后，因此在查询数据的同时标记当前时间的所属数据的索引位置，以便后续数据的请求中可以直接根据该索引进行数据的查询和判断。

以及，本公开的实施例中，可以根据数据的状态进行渲染。其中，本公开的实施例中，对数据进行渲染时，仅对发生状态改变的节点和边数据进行增删渲染，从而提升了渲染效率，降低了渲染耗费时长。

具体的，本公开的实施例中，在前端可视化渲染的组件上，拓展并封装了“AddNode”、“AddEdge”、“DeleteNode”、“DeleteEdge”方法，从而可以在渲染数据时仅对发生状态改变的节点和边数据进行增删渲染。其中，本公开的实施例中，可以通过设定监听器，监控图数据对象是否发生改变，若发生改变则进行“redraw”操作。同时，通过提供上述四种封装方法，对单一发生变化的节点和边进行增删操作，实现了对知识图谱局部渲染的能力，进而提升了浏览器计算渲染的效率。

进一步地，本公开的实施例中，通过知识图谱可视化组件和时间轴组件实现了按时间演进实现知识图谱的动态可视化。具体的，本公开的实施例中，图谱可视化组件选用Vis.js提供的Network组件，时间轴组件选用ElementUI提供的Slider组件。其中，本公开的实施例中，将排序后的结果按照时间轴进行渲染之后，获取用户在时间轴中具体时间节点的数据请求，并根据时间节点过滤出符合当前时间范围的Node节点数据和Edge边数据。通过将节点与边数据反馈给Network的DateSet对象中，实现可视化展示知识图谱。

步骤106、输出渲染后的数据。

本公开提供的基于知识图谱的时序可视化开发方法中，获取数据请求，然后通过查询模板将数据请求生成查询语句，并基于查询语句进行查询，再将查询得到的结果按照时间进行排序，根据时间序列渲染时间轴，获取时间轴上的时间节点的数据请求，并查询符合时间节点的数据，对查询到的时间节点对应的数据进行索引标记，并对数据进行可视化渲染，再输出渲染后的数据。由此可知，本公开提出的方法中，将查询得到的结果按照时间节点进行了排序，以使得可以根据时间的先后顺序对数据进行查询，并且还可以根据索引进行查询，无需从头开始查询，从而提升了查询效率，减少了查询所花费的时间。

此外，本公开提出的方法中，对结果按照时间轴进行渲染时，可以按时间轴实现知识图谱的动态可视化展示，并且可以根据数据的状态标签仅对发生变化的数据进行重新渲染，无需对全部数据进行重新渲染，从而提升了渲染效率，降低了渲染耗费时长。

实施例二

图3为根据本申请一个实施例提供的基于知识图谱的时序可视化开发系统的结构示意图，如图3所示，可以包括：

获取模块301，用于获取数据请求；

查询模块302，用于通过查询模板将数据请求生成查询语句，并基于查询语句进行查询；

处理模块303，用于将查询得到的结果按照时间节点进行排序，根据时间序列渲染时间轴；

上述获取模块301，还用于获取时间轴上的时间节点的数据请求，并查询符合时间节点的数据；

渲染模块304，用于对查询到的时间节点对应的数据进行索引标记，并对数据进行可视化渲染；

输出模块305，用于输出渲染后的数据。

其中，本公开的实施例中，数据请求可以包括实体名称、类型、最大跳度。

以及，本公开的实施例中，上述系统还用于获取原始图数据，对原始图数据进行数据清洗，去除不具备时间属性的数据，将清洗后的数据，进行数据统一格式化处理，将格式化后的数据根据时间节点标记状态标签。

进一步地，本公开的实施例中，渲染模块还用于根据数据的状态进行渲染。

本公开提供的基于知识图谱的时序可视化开发方法、系统及存储介质中，获取数据请求，然后通过查询模板将数据请求生成查询语句，并基于查询语句进行查询，再将查询得到的结果按照时间进行排序，根据时间序列渲染时间轴，获取时间轴上的时间节点的数据请求，并查询符合时间节点的数据，对查询到的时间节点对应的数据进行索引标记，并对数据进行可视化渲染，再输出渲染后的数据。由此可知，本公开提出的方法中，将查询得到的结果按照时间节点进行了排序，以使得可以根据时间的先后顺序对数据进行查询，并且还可以根据索引进行查询，无需从头开始查询，从而提升了查询效率，减少了查询所花费的时间。

此外，本公开提出的方法中，对结果按照时间轴进行渲染时，可以按时间轴实现知识图谱的动态可视化展示，并且可以根据数据的状态标签仅对发生变化的数据进行重新渲染，无需对全部数据进行重新渲染，从而提升了渲染效率，降低了渲染耗费时长。

为了实现上述实施例，本公开还提出一种计算机存储介质。

本公开实施例提供的计算机存储介质，存储有可执行程序；所述可执行程序被处理器执行后，能够实现如图1所示的方法。

为了实现上述实施例，本公开还提出一种计算机设备。

本公开实施例提供的计算机设备，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；所述处理器执行所述程序时，能够实现如图1所示的方法。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请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必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (10)

1.一种基于知识图谱的时序可视化开发方法，其特征在于，所述方法包括：

获取数据请求；

通过查询模板将所述数据请求生成查询语句，并基于所述查询语句进行查询；

将查询得到的结果按照时间节点进行排序，根据时间序列渲染时间轴；

获取所述时间轴上的时间节点的数据请求，并查询符合所述时间节点的数据；

对查询到的所述时间节点对应的数据进行索引标记，并对所述数据进行可视化渲染；

输出所述渲染后的数据。

2.根据权利要求1所述的时序可视化开发方法，其特征在于，所述数据请求包括实体名称、类型、最大跳度。

3.根据权利要求1所述的时序可视化开发方法，其特征在于，所述获取数据请求之前，还包括：

获取原始图数据；

对所述原始图数据进行数据清洗，去除不具备时间属性的数据；

将所述清洗后的数据，进行数据统一格式化处理。

4.根据权利要求1所述的时序可视化开发方法，其特征在于，所述对所述数据进行可视化渲染包括根据所述数据中数据的状态进行渲染。

5.一种基于知识图谱的时序可视化开发系统，其特征在于，所述系统包括：

获取模块，用于获取数据请求；

查询模块，用于通过查询模板将所述数据请求生成查询语句，并基于所述查询语句进行查询；

处理模块，用于将查询得到的结果按照时间节点进行排序，根据时间序列渲染时间轴；

所述获取模块，还用于获取所述时间轴上的时间节点的数据请求，并查询符合所述时间节点的数据；

渲染模块，用于对查询到的所述时间节点对应的数据进行索引标记，并对所述数据进行可视化渲染；

输出模块，用于输出所述渲染后的数据。

6.根据权利要求5所述的时序可视化开发系统，其特征在于，所述数据请求包括实体名称、类型、最大跳度。

7.根据权利要求5所述的时序可视化开发系统，其特征在于，所述系统还用于获取原始图数据，对所述原始图数据进行数据清洗，去除不具备时间属性的数据，将所述清洗后的数据，进行数据统一格式化处理。

8.根据权利要求7所述的时序可视化开发系统，其特征在于，所述渲染模块用于根据所述数据的状态进行渲染。

9.一种计算机存储介质，其中，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令；所述计算机可执行指令被处理器执行后，能够实现权利要求1-4所述任一的方法。

10.一种计算机设备，其特征在于，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，所述处理器执行所述程序时，实现如权利要求1-4中任一所述的方法。

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