一种海量关联信息处理及可视化实现方法技术

本发明专利技术涉及互联网信息处理技术领域，特别涉及一种海量关联信息处理及可视化实现方法。本发明专利技术方法将以目标信息为起点，将目标信息的N度关联信息抽象成对应级数的节点；并应用可视化工具绘制出以目标信息为起点，以各级关联信息为各级子节点的关联信息图谱。本发明专利技术可以从海量关联信息数据中与目标信息相关联的其他信息，而且通过逐级扩展的方式，将关联信息与目标信息的关联路径和关联深度直观的展示出来；图谱逻辑关系清晰，直观易懂，极大的节省了用户用于相关数据整理和分析的人力和时间成本，为目标信息背景分析提供参考依据。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及互联网信息处理
，特别涉及一种海量关联信息处理及可视化实现方法。
技术介绍
今世界早就进入了信息时代，随着信息的爆发式增长和积累，大数据时代已近来临，作为大数据最重要的特点：数据量大和价值密度低却是困扰如此海量数据信息挖掘利用的难题。实际上在纷繁复杂的信息海洋中，某些信息之间的联系往往比与其他信息之间的联系要紧密得多，而这些具有某种紧密联系的信息往往反映的是现实生活中的人与人之间或者团体之间的特定关系，这些特定关系会使其在相关的社会或者经济活动中相互影响或者牵制。针对特定的信息目标，如何分析该目标与其他目标之间的关联关系在很多领域具有更加实际的意义，因为具有关联关系的目标在进行各种活动时往往比单独的简单个体具有更大的影响面，而且具有关联关系的目标在对外建立各种活动时，受到内部的关联关系的相互牵制或者支持，会比简单目标的活动轨迹更加复杂。即便通过数据处理将具有关联关系的信息分析出来，形成的还只是关联关系数据，而复杂的数据并不能直观的展示关联信息的关联路径；在这些数量巨大且复杂的数据中整理和分目标信息的关联信息状态需要花费巨大的人力和时间成本；而且针对一个设定的目标信息，计算出的各级关联信息可能是多个，对应的关联路径也可能是多个，这样复杂的数据信息并不能直观的展示出设定目标的关联状态；如果不进行可视化处理将极大的限制用户的分析和判断的效
率；增加用户的时间成本和人力成本。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术中所存在的上述不足，提供海量关联信息处理及可视化实现方法；本专利技术方法在挖掘出关联信息的基础上，将关联信息进行可视化处理，形成对应的图谱界面，为用户提供直观的目标信息关联关系图像展示。为实现上述目的，本专利技术的海量关联信息处理及可视化实现方法包括以下步骤：(ST1)以将具有关联关系的信息单元，抽象成描述关联关系的键值对；(ST2)根据所述描述关联关系的键值对，使用可视化工具逐级构造出以目标信息为起点的关联关系图谱。本专利技术在挖掘出目标信息的关联信息基础上，使用数据可视化工具将具有关联关系的信息以关联图谱的形式直观的展示出来，用户根据关联图谱直观的了解到目标信息的关联情况，极大的节省了用户整理目标信息的关联关系所需要花费的时间和人力成本，提高了相关信息的分析和追踪效率，达到一图胜千言的效果。进一步的，所述步骤(ST2)中可采用的可视化工具包括：、D3(DataDriven Documents)、Google Chart API、Visual.ly等，目前可以用来实现数据可视化的工具很多，用户可以根据需要进行选择。进一步的，所述步骤(ST1)包括以下实现步骤：(ST1-1)从原始数据的每条基础数据中，根据设置的字段提取出对应的信
息，形成相应的数据记录；(ST1-2)选取其中一个字段对应的内容作为起始信息，将其他字段对应内容抽象成起始信息的关联信息，形成：(起始信息，关联信息)的描述关联关系的键值对。进一步的，形成的描述关联关系的键值对按照：起始信息，关联信息的结构存储于数据表中。进一步的，将各条数据记录形成的(起始信息，关联信息)存储于同一张数据表中。进一步的，所述步骤(ST2)包括以下实现步骤：(ST2-1)将目标信息定义为0级节点，从0级节点出发，从描述关联关系的键值对中搜索目标信息的关联信息，将其抽象为该0级节点的子节点，并将其定义为1级节点；(ST2-2)将已计算过的0级节点打上墓碑标记，搜索出各1级节点的关联信息，并将其抽象为对应1级节点的子节点，并将其定义为2级节点；(ST2-3)依此类推，逐级抽象出以目标信息为起点的n级节点，其中1≤n≥N。进一步的，所述步骤(ST2-1)、(ST2-2)和，或(ST2-3)中，根据关联关系在n-1级节点和n级节点之间添加有向边；形成有向图。进一步的，所述步骤(ST2-1)、(ST2-2)和，或(ST2-3)中搜索关联信息扩展节点时，遵守广度优先原则。进一步的，其可视化过程为：将目标信息置于可视化图的中心；将相同级数的节点分散在一个圆周上，并围绕在上一级节点围成的圆的外面。进一步的，所述关联图谱中，使用不同的颜色和，或不同形状来区分各级节点。进一步的，所述关联图谱中，使用不同颜色和，或不同形状来区分不同类型的节点。在上述供海量关联信息处理及可视化实现方法的基础上本专利技术提供一种目标信息背景情况分析方法，所述海量关联信息处理及可视化实现方法，尤其适合用于目标背景情况分析，用户根据需要设置分析字段从相关的网页中提取目标信息背景相关联的核心数据，通过所述可视化实现方法，利用不同目标信息之间具有的共同关联数据，逐级扩展出目标信息的背景情况全景图。为相关商业投资，风险防控提供可靠参考。与现有技术相比，本专利技术的有益效果：本海量关联信息处理及可视化实现方法，在挖掘出目标信息的关联信息基础上，将相关关联信息抽象成对应级数的节点，通过描述关联关系的键值对，利用可视化工具构建出以目标信息为中心节点，以各度关联信息为各级子节的关联关系图谱；将目标信息的关联关系直观简洁的展示出来，简化了目标信息关联关系过程的构建过程，极大方便了对于相关问题的整理和追踪过程，节省了用户在数据分析和整理阶段需要投入的人力和时间成本；达到了一图胜千言的效果。并且本专利技术在关联信息图谱化的基础上，通过颜色和图形将属于不同关联级数或者类型的节点区分开来，丰富了关联图谱显示的数据信息内容和层次。使得用户只通过关联图谱可以清楚的分别出每个节点的级别和类型，进一步节
省了数据整理分析的人力物力成本。在数据信息挖取，目标信息背景分析，关联问题追踪和分析等领域具有广阔的应用前景。附图说明：图1是海量关联信息处理及可视化实现方法的实现步骤示意图。图2是关联信息处理实现步骤示意图。图3是关联图谱的可视化实现步骤示意图。图4是实施例1中的数据记录示意图。图5是实施例1中形成的关联关系数据表。图6是实施例1中实现的以第一信息A为起点的1级关联信息图谱。图7是实施例1中实现的以第一信息A为起点的2级关联信息图谱。图8是实施例1中实现的以第一信息A为起点的3级关联信息图谱。图9是实施例1中实现的以第二信息B为起点的1级关联信息图谱。图10是实施例1中实现的以第二信息B为起点的2级关联信息图谱。图11是实施例1中实现的以第六信息F为起点的1级关联信息图谱。图12是实施例1中实现的以第六信息F为起点的2级关联信息图谱。图13是实施例1中实现的以第六信息F为起点的3级关联信息图谱。具体实施方式下面结合试验例及具体实施方式对本专利技术作进一步的详细描述。但不应将此理解为本专利技术上述主题的范围仅限于以下的实施例，凡基于本
技术实现思路
所实现的技术均属于本专利技术的范围。本专利技术提供海量关联信息处理及可视化实现方法；从海量数据信息中挖掘出信息之间的关联关系，在挖掘出关联信息的基础上，将关联信息进行可视化
处理，形成对应的图像界面，为用户提供直观的目标信息关联关系图谱，极大的节省了用户用于目标关联信息背景分析的人力和时间成本。为实现上述目的，本专利技术的海量关联信息处理及可视化实现方法包括以下步骤：(ST1)以将具有关联关系的信息单元，抽象成描述关联关系的键值对；(ST2)根据所述描述关联关系的键值本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种海量关联信息处理及可视化实现方法，其特征在于，包括以下实现步骤：(ST1)将具有关联关系的信息单元，抽象成描述关联关系的键值对；(ST2)根据所述描述关联关系的键值对，使用可视化工具逐级构造出以目标信息为起点的关联关系图谱。

【技术特征摘要】
1.一种海量关联信息处理及可视化实现方法，其特征在于，包括以下实现步骤：(ST1)将具有关联关系的信息单元，抽象成描述关联关系的键值对；(ST2)根据所述描述关联关系的键值对，使用可视化工具逐级构造出以目标信息为起点的关联关系图谱。2.如权利要求1所述的海量关联信息处理及可视化实现方法，其特征在于，所述步骤(ST1)包括以下实现步骤：(ST1-1)从原始数据的每条基础数据中，根据设置的字段提取出对应的信息，形成相应的数据记录；(ST1-2)选取其中一个字段对应的内容作为起始信息，将其他字段对应内容抽象成起始信息的关联信息，形成：(起始信息，关联信息)的描述关联关系的键值对。3.如权利要求2所述的海量关联信息处理及可视化实现方法，其特征在于，所述步骤(ST1-2)中，形成的描述关联关系的键值对按照起始信息，关联信息的结构存储于数据表中。4.如权利要求2所述的海量关联信息处理及可视化实现，其特征在于，将各条数据记录形成的(起始信息，关联信息)存储于同一张数据表中。5.如权利要求1至4之一所述的海量关联信息处理及可视化实现方法，其特征在于，所述步骤(ST2)包括以下实现步骤：(ST2-1)将目标信息定义为0级节点，从0级节点出发，从描述关联关系
\t的键值对中搜索目标信息的关联信息，将其抽象为该0级节点的子节点，并将其定义为1级节...

【专利技术属性】
技术研发人员：何宏靖，范东来，
申请(专利权)人：成都数联铭品科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51