一种基于力导向算法模型的关联关系图绘制方法技术

本发明专利技术提供一种基于力导向算法模型的关联关系图绘制方法，涉及数据可视化绘制关联关系图技术领域，包括数据解析、实例化力模型、绘制关联关系、快捷菜单、绑定交互事件和更新位置，实例化力模型，基于力导算法配置实例化力模型初始参数，计算节点和边的位移；初始参数、计算位移的方法不一样生成的关联关系图效果也不一样，力模型多次迭代计算节点可以高质量生成的布局交叉结点少、结点、边分布均匀、高对称性；基于力向导算法，该算法模拟粒子的物理运动，各自合了相互作用可以均匀的计算出节点的位移；可扩展性较好，可在基础上进行扩展，关系属性可以动态计算添加在两个节点的中间，配合本体的结构化数据可以更好的显示关联关系。合本体的结构化数据可以更好的显示关联关系。合本体的结构化数据可以更好的显示关联关系。

【技术实现步骤摘要】
一种基于力导向算法模型的关联关系图绘制方法


[0001]本专利技术涉及数据可视化绘制关联关系图
，具体为一种基于力导向算法模型的关联关系图绘制方法。

技术介绍

[0002]关联关系图基于图数据库建立关系网络图，是一种可视化的智能分析产品。通过数据抽取和转换，图计算引擎对数据进行查询和分析，实现秒级数据运算和数据可视化，并以图谱的形式展示给用户的图形分析工具。用户可以基于已建好的图谱进行查询、分析和探索。现实生活中可触摸的能看得见的实体(如某个人、某公司、某张银行卡等)，或无法触摸肉眼也不可见的某个事故、某个案件、某次意外等，都抽象成图中的节点。而任意两节点与节点间的关系，则抽象成边。图就是由一组一组的节点和边构成的，节点可以有多个属性，边也可以有多个属性，节点可以有圆圈表示，边的关系用方形图表示，源节点与目标节点间的关系用带有箭头的曲线链接。
[0003]现有的关联关系图的绘制大多以因果关系进行推理，在每次的迭代计算节点时需要计算每个点受到其它所有点的合力，导致生成的布局交叉结点多、结点、边分布比较复杂，使关联关系图的可视化不能非常直观的表现出来。

技术实现思路

[0004]针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于力导向算法模型的关联关系图绘制方法，解决了以因果关系推理的方式推导出的关联关系图中因为迭代中时间复杂度较高的问题，可以更好的更直观的显示关联关系。
[0005]为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种基于力导向算法模型的关联关系图绘制方法，包括如下步骤：
[0006]Sp1：输入JSON数据，从Neo4j数据库读取保存好的关联关系数据；
[0007]Sp2：数据解析,根据输入JSON数据，将JSON数据转化成结构化的本体；
[0008]Sp3：实例化模型，监听力模型绘制关联关系图的节点；
[0009]Sp4：根据节点的位置计算绘制关联关系上的文字位置、曲线位置、箭头位置；
[0010]Sp5：根据菜单配置数据和节点的位置绘制快捷菜单；
[0011]Sp6：监听绑定交互事件，监听力模型的位置更新事件、监听绑定点击、双击、鼠标移入、鼠标移出、拖拽、缩放事件，调用对应的事件处理函数；
[0012]Sp7：判断力模型是否有位置更新或添加和删除操作，当发生位置变更则更新关联关系图中节点、边的位置。
[0013]优选的，所述数据解析中的数据括nodes数组、links数组、本体数据的定义，将JSON数据解析成定义的本体数据，再转化成V节点和E边实例，根据本体的type添加对应的draw方法。
[0014]优选的，所述本体数据包括本体节点数据、本体边数据和本体箭头数据，所述V节
点包括初始半径、宽、高及本体节点数据；所述E边包括初始半径、宽、高及本体边数据。
[0015]优选的，所述绘制关联关系为根据本体关联类型定义处理的边，先计算源节点和目标节点之间的中心点位置即关联属性，当位置重叠则增加位移系数，向曲线连线源节点、关联属性、目标节点三个节点，添加属性辅助说明文字信息，箭头指向目标节点。
[0016]优选的，所述快捷菜单包括日射环形菜单项的定义以及菜单项的处理函数，而且包括关联关系图节点经常用的添加、删除、搜索功能，当点击节点触发菜单处理函数，当节点未展开单击节点则展开环形菜单，否则收起环形菜单，菜单的位置跟随节点的X,Y轴移动，并且环绕节点。
[0017]优选的，所述实例化模型包括配置力的参数、布局区域大小、Node节点大小、半径、碰撞力、电荷力、互斥力、牵引力、中心力、X轴方向力、Y轴方向力和计算节点和边的位移。
[0018]优选的，所述根据文字位置、曲线位置、箭头位置构成关联关系图，关联关系图内的曲线定义为直线、折线、圆弧线、二阶贝塞尔曲线、三阶贝塞尔曲线、垂直方向的三阶贝塞尔曲线、水平方向的三阶贝塞尔曲线和自环曲线。
[0019](一)有益效果
[0020]本专利技术提供了一种基于力导向算法模型的关联关系图绘制方法。具备以下有益效果：
[0021]1、本专利技术中的实例化力模型，基于力导算法配置实例化力模型初始参数，计算节点和边的位移；初始参数、计算位移的方法不一样生成的关联关系图效果也不一样，力模型多次迭代计算节点可以高质量生成的布局交叉结点少、结点、边分布均匀、高对称性；基于力向导算法，该算法模拟粒子的物理运动，各自合了相互作用可以均匀的计算出节点的位移；可扩展性较好，可以在其基础上进行扩展，比如固定某些点、让某些点只能在一个固定的轨迹上运。关系属性可以动态计算添加在两个节点的中间，配合本体的结构化数据可以更好的显示关联关系。
[0022]2、本专利技术支持事件交互，利用了力模型的迭代过程，这样可以及时更新位置，布局生成是一个连续的过程，可以将这个过程可视化出来，非常直观；当手动添加、删除某个点后算法重新计算更新关联关系图，而利用力模型的迭代过程可以及时更新位置，布局生成是一个连续的过程，可以将这个过程可视化出来，非常直观。
附图说明
[0023]图1为本专利技术的关联关系框架图；
[0024]图2为本专利技术的构建流程图。
具体实施方式
[0025]下面将结合本专利技术实施例中的附图，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他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0026]实施例一：
[0027]如图1所示，本专利技术实施例提供一种基于力导向算法模型的关联关系图绘制方法，
包括如下步骤：
[0028]Sp1：输入JSON数据，从Neo4j数据库读取保存好的关联关系数据；
[0029]Sp2：数据解析,根据输入JSON数据，将JSON数据转化成结构化的本体；
[0030]Sp3：实例化模型，监听力模型绘制关联关系图的节点；
[0031]Sp4：根据节点的位置计算绘制关联关系上的文字位置、曲线位置、箭头位置；
[0032]Sp5：根据菜单配置数据和节点的位置绘制快捷菜单；
[0033]Sp6：监听绑定交互事件，监听力模型的位置更新事件、监听绑定点击、双击、鼠标移入、鼠标移出、拖拽、缩放事件，调用对应的事件处理函数；
[0034]Sp7：判断力模型是否有位置更新或添加和删除操作，当发生位置变更则更新关联关系图中节点、边的位置。
[0035]数据解析成本体，设定本体数据类型并转化成节点和边，并据本体类型添加对应的draw方法；实例化力模型，基于力导算法配置实例化力模型初始参数，计算节点和边的位移；初始参数、计算位移的方法不一样生成的关联关系图效果也不一样；绘制关联关系，根据节点和边的位移计算边上文字、曲线、箭头的位置，以构成关联关系图；快捷菜单，根据节点的位置和菜单配置数据生成快捷操作菜单，支持点击环形展开/收本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于力导向算法模型的关联关系图绘制方法，其特征在于，包括如下步骤：Sp1：输入JSON数据，从Neo4j数据库读取保存好的关联关系数据；Sp2：数据解析,根据输入JSON数据，将JSON数据转化成结构化的本体；Sp3：实例化模型，监听力模型绘制关联关系图的节点；Sp4：根据节点的位置计算绘制关联关系上的文字位置、曲线位置、箭头位置；Sp5：根据菜单配置数据和节点的位置绘制快捷菜单；Sp6：监听绑定交互事件，监听力模型的位置更新事件、监听绑定点击、双击、鼠标移入、鼠标移出、拖拽、缩放事件，调用对应的事件处理函数；Sp7：判断力模型是否有位置更新或添加和删除操作，当发生位置变更则更新关联关系图中节点、边的位置。2.根据权利要求1所述的一种基于力导向算法模型的关联关系图绘制方法，其特征在于：所述数据解析中的数据括nodes数组、links数组、本体数据的定义，将JSON数据解析成定义的本体数据，再转化成V节点和E边实例，根据本体的type添加对应的draw方法。3.根据权利要求2所述的一种基于力导向算法模型的关联关系图绘制方法，其特征在于：所述本体数据包括本体节点数据、本体边数据和本体箭头数据，所述V节点包括初始半径、宽、高及本体节点数据；所述E边包括初始半径、宽、高及本体边数据。4.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：周国庆，吴凡，曹志富，
申请(专利权)人：福韵数据服务有限公司，
类型：发明
国别省市：