【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，特别是涉及一种关系图谱处理方法、装置、电子终端及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、社会关系网络是由成员与成员之间的关系组成，因此社会关系网络也是由大量社会关系和社会集体组成。随着大数据技术发展和应用，结合视图特征挖掘社交网络中成员之间的关系和集体数据。针对关系和集体数据挖掘，当且具备特定的关系属性、事件属性、地点属性、行为属性时，关系集体数据可以细分为不同的关系集体类型。关系数据可以包含：朋友关系、同事关系、夫妻关系、情侣关系等；集体数据可以包括：朋友集体、家庭集体、物业集体、送货员集体等。
2、不同类型的关系集体采用不同的数据挖掘算法模型，算法模型通过输入社会网络关系近n天的视图特征进行计算，每日产生全量关系集体数据，系统运行中当日集体数据会与历史集体数据存在差异化，需要保障历史关系集体数据进行自定义存储。
技术实现思路
1、本专利技术主要解决的技术问题是提供一种关系图谱处理方法、装置、电子终端及计算机可读存储介质，解决现有技术中无法实现当日集体数据...
【技术保护点】
1.一种关系图谱处理方法，其特征在于，所述关系图谱处理方法包括：
2.根据权利要求1所述关系图谱处理方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述关系图谱处理方法，其特征在于，所述图谱特征信息包括成员节点总数、成员属性特征分布、连接边总数、关系密度、平均度中心性指数、各活动区域的出现频次以及出现时间中的至少一种；
4.根据权利要求1所述关系图谱处理方法，其特征在于，
5.根据权利要求4所述关系图谱处理方法，其特征在于，
6.根据权利要求4所述关系图谱处理方法，其特征在于，
7.根据权利要求4所述关系图...
【技术特征摘要】
1.一种关系图谱处理方法，其特征在于，所述关系图谱处理方法包括：
2.根据权利要求1所述关系图谱处理方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述关系图谱处理方法，其特征在于，所述图谱特征信息包括成员节点总数、成员属性特征分布、连接边总数、关系密度、平均度中心性指数、各活动区域的出现频次以及出现时间中的至少一种；
4.根据权利要求1所述关系图谱处理方法，其特征在于，
5.根据权利要求4所述关系图谱处理方法，其特征在于，
6.根据权利要求4所述关系图谱处理方法，其特征在于，
7.根据权利要求4所述关系图谱处理方法，其特征在于，所述关系图谱处理方法包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：房文辉，周玉鑫，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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