一种基于图数据库集成多领域平台的实现方法及系统技术方案

本申请涉及计算机技术领域，解决了现有技术中复杂图查询、图计算和图分析具有较高的门槛的问题，公开了一种基于图数据库集成多领域平台的实现方法及系统，该方法包括：对分布式计算平台和图数据库的接口进行封装，在Jupyter Notebook的交互界面中设计用于数据导入、数据预处理、图计算、图查询和图分析的交互式单元格，将数据导入、数据预处理、图计算、图查询和图分析步骤组合成自动化的数据管道，将图计算、图查询和图分析结果转换成可视化图形，该方法能够用简单的自然语言实现全流程的图计算、图查询和图分析任务，大大的降低了使用门槛和开发成本，通过将图计算、图查询和图分析结果图形化。分析结果图形化。分析结果图形化。

【技术实现步骤摘要】
一种基于图数据库集成多领域平台的实现方法及系统


[0001]本申请涉及计算机
，尤其是一种基于图数据库集成多领域平台的实现方法及系统。

技术介绍

[0002]随着大数据技术的快速发展，各大公司，尤其是联网企业，都在从各个角度采集数据、存储数据、处理数据、分享数据、检索数据、分析数据、展示数据和挖掘数据背后的商业价值。不同个体之间彼此交互而产生的数据以图的形式表现，在通信、互联网、电子商务、社交网络和物联网等领域都积累有大规模的图数据。
[0003]图由节点与边构成，具有图结构的数据为图数据。图计算是对图数据的处理技术，例如图数据库和图计算框架，无论是分布式还是单节点的方案，都是构建于物理机上，通过部署在物理机上的服务来满足用户需求，多个用户共享使用同一个服务。
[0004]其中，分布式计算平台和图数据库是广泛使用的技术，然而，使用分布式计算平台和图数据库技术进行复杂图查询、图计算和图分析，在描述业务需求时通常需要用户熟练掌握特定的编程语言和工具，由于非专业人士通常不具有编写代码的能力，在进行复杂图查询、图计算和图分析具有较高的门槛，并且图分析和图计算的结果通常以文字描述的形式呈现给用户，使得结果的展示不够直观。

技术实现思路

[0005]本申请的目的在于解决了现有技术中复杂图查询、图计算和图分析具有较高的门槛的问题，提供一种基于图数据库集成多领域平台的实现方法及系统。
[0006]第一方面，提供了一种基于图数据库集成多领域平台的实现方法，包括：对分布式计算平台和图数据库的接口进行封装，所述分布式计算平台包括ChatGPT大型语言模型；在Jupyter Notebook的交互界面中设计用于数据导入、数据预处理、图计算、图查询和图分析的交互式单元格，其中，所述交互式单元格能够通过代码、自然语言或可视化工具进行操作；将数据导入、数据预处理、图计算、图查询和图分析步骤组合成自动化的数据管道，以实现自动化的数据处理和分析；将图计算、图查询和图分析结果转换成可视化图形。
[0007] 进一步的，所述图数据库为NebulaGraph原生图数据库，所述分布式计算平台还包括Dashboard可视化工具、Studio图数据可视化工具、Spark utils工具包和UDF可扩展组件。
[0008]可选的，所述分布式计算平台还包括BR备份工具。
[0009]具体的，所述ChatGPT大型语言模型用于自然语言、代码和可视化图形之间的相互转换。
[0010]具体的，所述可视化图形包括节点、节点上的属性、边和边上的属性。
[0011]进一步的，所述边的两端均连接有节点，且所述节点的位置能够进行拖动。
[0012]第二方面，提供了一种基于图数据库集成多领域平台的实现系统，包括：接口封装模块，用于对分布式计算平台和图数据库的接口进行封装，所述分布式计算平台包括ChatGPT大型语言模型；界面交互模块，用于在Jupyter Notebook的交互界面中设计用于数据导入、数据预处理、图计算、图查询和图分析的交互式单元格，其中，所述交互式单元格能够通过代码、自然语言或可视化工具进行操作；数据管道搭建模块，用于将数据导入、数据预处理、图计算、图查询和图分析步骤组合成自动化的数据管道，以实现自动化的数据处理和分析；数据可视化模块，用于将图计算、图查询和图分析结果转换成可视化图形。
[0013] 进一步的，所述图数据库为NebulaGraph原生图数据库，所述分布式计算平台还包括Dashboard可视化工具、Studio图数据可视化工具、Spark utils工具包和UDF可扩展组件。
[0014]第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读介质存储用于设备执行的程序代码，该程序代码包括用于执行如第一方面中的任意一种实现方式中方法的步骤。
[0015]第四方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第一方面中的任意一种实现方式中的方法。
[0016]本申请具有如下有益效果：1、采用基于Jupyter Notebook的交互界面，使得用户可以方便地使用数据科学家熟悉的方式、语言（JAVA, Python, Scala）进行图计算、图查询和图分析；2、采用分布式计算平台，能够支持单机平台、并行平台和GNN平台在友好的封装与抽象下，只需一个参数修改就实现了不同运行时的执行，加速研究
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验证
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落地的反馈循环；3、通过构建自动化的数据管道，能够帮助用户节省时间和精力，从而更快地完成复杂的数据处理和分析任务；4、通过将图计算、图查询和图分析结果图形化，使得图计算、图查询和图分析的结果更加直观和易于理解；5、接入了ChatGPT大型语言模型，能够对自然语言进行转换，从而能够用简单的自然语言实现全流程的图计算、图查询和图分析任务，大大的降低了使用门槛和开发成本。
附图说明
[0017]构成本申请的一部分的附图用于来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。
[0018]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例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申请的一些实施例，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他的附图。
[0019]图1是本申请实施例一的基于图数据库集成多领域平台的实现方法的流程图；图2是本申请实施例一的基于图数据库集成多领域平台的实现方法中的接口封装示意图；图3是本申请实施例一的基于图数据库集成多领域平台的实现方法中输出结果的可视化图形；图4是本申请实施例二的基于图数据库集成多领域平台的实现系统的结构框图；图5是本申请实施例四的电子设备的内部结构示意图。
[0020]附图标记：100、接口封装模块；200、界面交互模块；300、数据管道搭建模块；400、数据可视化模块。
具体实施方式
[0021] 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作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。
[0022]实施例一本申请实施例一所涉及的一种基于图数据库集成多领域平台的实现方法，包括：对分布式计算平台和图数据库的接口进行封装，所述分布式计算平台包括ChatGPT大型语言模型；在Jupyter Notebook的交互界面中设计用于数据导入、数据预处理、图计算、图查询和图分析的交互式单元格，其中，所述交互式单元格能够通过代码、自然语言或可视化工具进行操作；将数据导入、数据预处理、图计算、图查询和图分析步骤组合成自动化的数据管道，以实现自动化的数据处理和分析；将图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图数据库集成多领域平台的实现方法，其特征在于，包括：对分布式计算平台和图数据库的接口进行封装，所述分布式计算平台包括ChatGPT大型语言模型；在Jupyter Notebook的交互界面中设计用于数据导入、数据预处理、图计算、图查询和图分析的交互式单元格，其中，所述交互式单元格能够通过代码、自然语言或可视化工具进行操作；将数据导入、数据预处理、图计算、图查询和图分析步骤组合成自动化的数据管道，以实现自动化的数据处理和分析；将图计算、图查询和图分析结果转换成可视化图形。2.根据权利要求1所述的基于图数据库集成多领域平台的实现方法，其特征在于，所述图数据库为NebulaGraph原生图数据库，所述分布式计算平台还包括Dashboard可视化工具、Studio图数据可视化工具、Spark utils工具包和UDF可扩展组件。3.根据权利要求2所述的基于图数据库集成多领域平台的实现方法，其特征在于，所述分布式计算平台还包括BR备份工具。4.根据权利要求1所述的基于图数据库集成多领域平台的实现方法，其特征在于，所述ChatGPT大型语言模型用于自然语言、代码和可视化图形之间的相互转换。5.根据权利要求1所述的基于图数据库集成多领域平台的实现方法，其特征在于，所述可视化图形包括节点、节点上的属性、边和边上的属性。6.根据权利要求5所述的基于图数据库集成多领域平台的实现方法，其特征在于，所述边的两端均连接有节点，且所述节点的...

【专利技术属性】
技术研发人员：古思为，梁振亚，杨柳雪，吴敏，叶小萌，
申请(专利权)人：杭州悦数科技有限公司，
类型：发明
国别省市：