一种知识图谱可视化分析方法技术

本发明专利技术涉及一种知识图谱可视化分析方法，包括如下步骤：获取三元组数据，包括实体、属性、关系；根据三元组数据绘制图谱，包括：将实体绘制为节点，根据不同的应用场景，选择相适应的布局算法，将节点按照布局算法进行布局，使用连线来表示节点之间的关系，连线的箭头表示关系的有指向性，节点之间的关系的描述显示在连线上。本发明专利技术将知识图谱分析的结果以一种更容易让人理解、更直观的方式表现出来，图谱绘制过程中及完成后，能够直观的看见节点之间的关系，突出显示的重点节点、重点关系，为搜索、分析、挖掘、应用、展现、预测预警等各类应用提供更加高效、更加可靠的支持。

【技术实现步骤摘要】
一种知识图谱可视化分析方法
本专利技术属于知识图谱可视化领域，具体涉及一种知识图谱可视化分析方法。
技术介绍
随着各行业数据的种类越来越繁杂，数据量越来越大，如果按照传统的表格列表进行人工分析，是很难完成这么大的工作量的分析，不仅效率低，而且难以分析出数据间的潜在联系。知识图谱技术的发展，到目前已经比较成熟，构建行业知识图谱的目前已经可以实现，能将大量存在的孤立、异构数据融合到知识图谱中，将碎片化的数据有机地组织到符合人们认知方式的知识网络中，分析出数据之间联系。知识图谱分析的直接结果，需要专业的技术人员才能理解，普通人无法直接理解和使用。可视化分析，是将知识图谱分析的结果，以一种更容易让人理解、更直观的方式表现出来，帮助人来快速找到数据背后隐藏的关系。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术之缺陷，提供了一种知识图谱可视化分析方法，其将知识图谱分析的结果以一种更容易让人理解、更直观的方式表现出来。本专利技术的技术方案是这样实现的：本专利技术公开了一种知识图谱可视化分析方法，包括如下步骤：获取三元组数据，包括实体、属性、关系；根据三元组数据绘制图谱，包括：将实体绘制为节点，根据不同的应用场景，选择相适应的布局算法，将节点按照布局算法进行布局，使用连线来表示节点之间的关系，连线的箭头表示关系的有指向性，节点之间的关系的描述显示在连线上。进一步地，绘制图谱时，根据不同的应用场景计算各节点、关系的加权指数，根据计算得到加权指数突出展示重点节点、重点关系。本专利技术可以通过颜色、形状、大小中的至少一个来突出展示重点节点、重点关系。进一步地，绘制图谱时在图谱中的节点、边上面绑定所有鼠标事件，进行自定义的交互设计。进一步地，通过点击节点显示节点菜单，根据菜单选择进行再次拓展，查询具有关系的数据，把得到的数据添加到图谱，再次进行图谱绘制。进一步地，绘制的实体包括三个组成部分：代表实体的圆圈、实体类型的图标和实体的标签或描述；将实体绘制为节点时，首先绘制一个节点圆圈，并根据需要设置节点圆圈的参数；再根据实体类型，绘制节点图标；根据实体类型，定制不同的节点标签或节点描述，最后添加实体的标签或节点描述；给节点添加节点菜单，通过点击节点来显示节点菜单，选择节点菜单的不同功能来拓展各类数据。节点圆圈的参数包括大小、颜色、透明度。再根据实体类型，绘制节点图标，包括：在节点圆圈内绘制不同图标或具体数据的图片。进一步地，实体包括人、事、地、物、组织，关系为各个实体之间的联系，包括属性、时空、语义、特征，属性为实体或关系的键值对信息，并以实体为节点，联系为边，构建一张知识关系网。进一步地，绘制的连线包括三个组成部分：连线线条、连线箭头、连线标签或描述；绘制连线时，首先根据边连接的两个节点的坐标来绘制连线；根据关系的指向性，在连线上面绘制单向箭头或双向箭头来表示方向；根据具体的数据类型设置边关系的标签。根据边连接的两个节点的坐标来绘制连线，连线根据需要绘制为实线、虚线、曲线、直线或折线等，并且依据具体的需求填充不同的颜色，调整连线的粗细大小等。进一步地，布局算法包括仿真力学布局、树形结构布局、关系网络类、关系网络布局。本专利技术至少具有如下有益效果：将知识图谱分析的结果，以一种更容易让人理解、更直观的方式表现出来。所述方法包含一下方法：步骤S1、获取公安图谱数据三元组：实体、属性、关系，实体可分为人、事、地、物、组织五大类，关系为各个实体之间的联系，属性为实体或关系的键值对信息；步骤S2、根据三元组数据绘制图谱，实体绘制为节点，关系绘制为连线，属性在信息框详细展示；步骤S3、根据通过多种布局算法计算节点布局，可根据需要选择仿真力学布局、树形结构布局、关系网络类、关系网络布局等等；连线方式也可选择直线、曲线、虚线、贝塞尔曲线等等；根据各种加权指数计算，可通过颜色形状大小来突出展示重点节点、重点关系；步骤S4可在图谱中的节点、边上面绑定所有鼠标事件，可进行自定义的交互设计。通过点击节点显示节点菜单，根据菜单选择进行再次拓展，查询具有关系的数据，把得到的数据添加到图谱，跳转到步骤S2进行再次绘制；步骤S5、图谱绘制过程中及完成后，能够直观的看见节点之间的关系，突出显示的重点节点、重点关系，为搜索、分析、挖掘、应用、展现、预测预警等各类应用提供更加高效、更加可靠的支持。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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本专利技术的一些实施例，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它的附图。图1为本专利技术实施例提供的知识图谱可视化分析的流程图；图2为本专利技术实施例提供的知识图谱可视化化分析的图谱结构图。具体实施方式下面对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，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它实施例，都属于本专利技术保护的范围。参见图1和图2，本专利技术实施例提供一种知识图谱可视化分析的方法，包括以下步骤：步骤S1、获取所需图谱数据三元组：实体、属性、关系，实体可分为人、事、地、物、组织五大类，关系为各个实体之间的联系，属性为实体或关系的键值对信息；步骤S2、根据三元组数据绘制图谱，实体绘制为节点，关系绘制为连线，属性在信息框详细展示；步骤S3、根据通过多种布局算法计算节点布局，可根据需要选择仿真力学布局、树形结构布局、关系网络类、关系网络布局等等；连线方式也可选择直线、曲线、虚线、贝塞尔曲线等等；步骤S4、可在图谱中的节点、边上面绑定所有鼠标事件，可进行自定义的交互设计。通过点击节点显示节点菜单，根据菜单选择进行再次拓展，查询具有关系的数据，把得到的数据添加到图谱，跳转到步骤S2进行再次绘制；步骤S5、图谱绘制过程中及完成后，能够直观的看见节点之间的关系，突出显示的重点节点、重点关系，为搜索、分析、挖掘、应用、展现、预测预警等各类应用提供更加高效、更加可靠的支持。进一步的，在步骤S1中图谱数据包含以下内容：图谱数据主要可抽象为人、事、地、物、组织等实体，属性、时空、语义、特征等联系，并以实体为节点，联系为边，构建一张知识关系网。进一步的，在步骤S2绘制图谱包括以下内容：绘制实体时，实体包含三个组成部分：代表实体的圆圈，实体类型的图标，实体的标签。首先绘制一个圆圈，可根据需要设置大小、颜色、透明度等等；再根据实体类型，在圆圈内绘制不同图标，也可以是具体数据的图片，比如具有某种特征的人的图片、车辆等等；最后绘制实体的标签，根据实体类型，可定制不同的标签，比如人的标签可设置为姓名、身份证号码，车辆的标签可设置为车牌号码等等。在绘制边时，边也包含三个本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种知识图谱可视化分析方法，其特征在于，包括如下步骤：/n获取三元组数据，包括实体、属性、关系；/n根据三元组数据绘制图谱，包括：将实体绘制为节点，根据不同的应用场景，选择相适应的布局算法，将节点按照布局算法进行布局，使用连线来表示节点之间的关系，连线的箭头表示关系的有指向性，节点之间的关系的描述显示在连线上。/n

【技术特征摘要】
1.一种知识图谱可视化分析方法，其特征在于，包括如下步骤：
获取三元组数据，包括实体、属性、关系；
根据三元组数据绘制图谱，包括：将实体绘制为节点，根据不同的应用场景，选择相适应的布局算法，将节点按照布局算法进行布局，使用连线来表示节点之间的关系，连线的箭头表示关系的有指向性，节点之间的关系的描述显示在连线上。


2.根据权利要求1所述的知识图谱可视化分析方法，其特征在于：绘制图谱时，根据不同的应用场景计算各节点、关系的加权指数，根据计算得到加权指数突出展示重点节点、重点关系。


3.根据权利要求1所述的知识图谱可视化分析方法，其特征在于：绘制图谱时在图谱中的节点、边上面绑定所有鼠标事件，进行自定义的交互设计。


4.根据权利要求3所述的知识图谱可视化分析方法，其特征在于：通过点击节点显示节点菜单，根据菜单选择进行再次拓展，查询具有关系的数据，把得到的数据添加到图谱，再次进行图谱绘制。


5.根据权利要求1所述的知识图谱可视化分析方法，其特征在于：绘制的实体包括三个组成部分：代表实体的圆圈、实体类型的图标和实...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨安成，
申请(专利权)人：武汉烽火众智数字技术有限责任公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42