基于力导向的知识图谱可视化方法技术

本发明专利技术提供基于力导向的知识图谱可视化方法，包括：知识图谱数据提取包括：知识图谱构建和知识图谱查询；构造图数据结构：对构建好的知识图谱查询得到的相关的节点和关系进行图数据结构格式转换；力导向算法布局：随机初始化所有节点在屏幕中的坐标；把节点作为电子，使节点彼此之间存在斥力；把关系作为弹簧，使节点彼此之间存在引力；在斥力和引力的作用下迭代n次，最终达到平衡状态，得到所有节点的稳定坐标；可视化呈现：根据所有节点的稳定坐标，分别绘制节点以及节点之间的连线，得到最终知识图谱；运算流程可视化交互：通过最终知识图谱，为每个节点和关系绑定监听事件，使用户能通过鼠标操作节点和关系。

【技术实现步骤摘要】
基于力导向的知识图谱可视化方法
本申请涉及知识图谱可视化领域，尤其涉及基于力导向的知识图谱可视化方法。
技术介绍
知识图谱本身是存储和组织知识的一种方式，通过可视化的手段可以帮助人们理解知识图谱中的内在拓扑结构。当前对知识图谱的分析过程中始终存在一个重要问题，那就是在分析知识图谱时人们只看到了输入和输出，对于中间的运行流程是不可见的，因此运用可视化的手段可以帮助人们清晰地看到对知识图谱的整个分析流程，帮助用户更好地发现知识图谱中的隐藏信息，深化对抽象网络数据的理解。可视化技术可以帮助人们更加直观地理解数据，在知识图谱可视化中，现有的技术一般是先提取数据中的三元组信息，然后将其进行图建模，再使用图布局算法对数据进行布局，最后通过可视化渲染手段将图谱呈现出来。申请公布号CN111143479A公布了一种基于DBSCAN聚类算法的知识图谱关系抽取与REST服务可视化融合方法，包括以下步骤：第一步、目标领域语料库的构建；第二步、面向语料库的实体抽取；第三步：结合Word2vec，对语料库进行指导性二次预分组，使用DBSCAN聚类算法构建本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于力导向的知识图谱可视化方法，其特征在于，包括：/nS1：知识图谱数据提取，包括：知识图谱构建和知识图谱查询；/n所述知识图谱构建是对相关领域内的结构化数据、半结构化数据、非结构化数据进行知识抽取并过滤，形成所需的知识图谱；/n所述知识图谱查询是对构建好的知识图谱进行关键字查询，返回与所述查询相关的节点和关系；/nS2：构造图数据结构：对构建好的知识图谱查询得到的相关的节点和关系进行图数据结构格式转换，使每个节点和关系都被定义为复合结构；/nS3：力导向算法布局：随机初始化所有节点在屏幕中的坐标；把所述节点作为电子，使节点彼此之间存在斥力；把所述关系作为弹簧，使节点彼此之间存在引力；在所...

【技术特征摘要】
1.基于力导向的知识图谱可视化方法，其特征在于，包括：
S1：知识图谱数据提取，包括：知识图谱构建和知识图谱查询；
所述知识图谱构建是对相关领域内的结构化数据、半结构化数据、非结构化数据进行知识抽取并过滤，形成所需的知识图谱；
所述知识图谱查询是对构建好的知识图谱进行关键字查询，返回与所述查询相关的节点和关系；
S2：构造图数据结构：对构建好的知识图谱查询得到的相关的节点和关系进行图数据结构格式转换，使每个节点和关系都被定义为复合结构；
S3：力导向算法布局：随机初始化所有节点在屏幕中的坐标；把所述节点作为电子，使节点彼此之间存在斥力；把所述关系作为弹簧，使节点彼此之间存在引力；在所述斥力和引力的总作用力下，节点的坐标会得到调整，构成物理系统；所述物理系统在所述斥力和引力的作用下迭代n次，最终达到平衡状态，此时所有节点的坐标稳定在固定的位置，得到所有节点的稳定坐标；
S4：可视化呈现：根据所有节点的稳定坐标，分别绘制节点以及节点之间的连线，得到最终知识图谱；
S5：运算流程可视化交互：通过所述最终知识图谱，为每个节点和关系绑定监听事件，使用户能通过鼠标操作节点和关系。


2.根据权利要求1所述的基于力导向的知识图谱可视化方法，其特征在于，所述节点的复合结构包括：节点编号、节点名字、节点类型和节点所属关系；
所述关系的复合结构包括：关系编号、关系名字、关系类型、关系头结点和关系尾结点。


3.根据权利要求2所述的基于力导向的知识图谱可视化方法，其特征在于，所述斥力采用库仑力的计算公式，具体为：



其中，
F1：斥力；

r：节点之间的距离；

q

1
和q2：表示两个节点所带电量，为设置参数；

k：设置参数；



(x1,x2)：目标节点的坐标；
(x3,x4)：第二节点的坐标。


4.根据权利要求3所述的基于力导向的知识图谱可视化方法，其特征在于，所述k的具体计算方法为：
k=屏幕面积/节点数量。

...

【专利技术属性】
技术研发人员：陶建华，张大伟，王华东，刘通，杨国花，易江燕，
申请(专利权)人：中国科学院自动化研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11