本发明涉及数据处理领域，具体涉及一种基于无向图实现最优数据探索的方法。
背景技术：
无向图的概念是相对于有向图而言的，例如a地到b地，在确定以后则ab之间的路径就是a到b的有向图，如果仅给出a地和b地，则a地和b地之间就形成了无向图。当图中出现多个节点时，如何确定两点之间的最优距离就成了难以解决的问题。在一个无向图中任意两点之间均存在一个最优路径，也就是最优数据，然而在实际中两点之间的最优路径经常是相互变化的，例如a地和b地之间存在一条最优路径，当这条路径上的流量过多以后就会形成拥堵，原本的最优路径就发生了变化，而目前还没有一套完整的方法能解决该技术问题。
技术实现要素：
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于无向图实现最优数据探索的方法，基于无向图的概念，结合图中各节点之间的权重变化，从而确定出实时的最优数据。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：
一种基于无向图实现最优数据探索的方法，该方法步骤如下：
s100：将事件中的各因子分别以一个节点mn表示，其中n为因子数量；
s200：根据事件类型将各因子之间的第一关系量转化成各节点mn之间的路径值dx-n，其中，dx-n表示节点mx到节点mn之间的距离值，x取值为(0，n)；
s300：根据各节点mn之间的路径值dx-n，将各节点mn绘制在同一个无向图中；
s400：提取各节点mn之间的其余关系量作为权重qm，其中m为各节点之间关系量类型的数量；
s500：任意两节点之间的实际路径值则为
s600：则节点mx到节点mn之间的最优数据则有：
1)选择节点mx作为原始点，遍历节点mx周围的其余节点mn-1，找出路径值
2)以节点mx+1为原点，遍历节点mx+1周围的其余节点mn-2，并排除节点mn-1和节点mn-2的交集，即排除节点mx周围的节点，得到与节点mx+1路径值
3)重复2)直至最后一个节点为目标节点mn为止。
进一步的，所述第一关系量是指事件中各因子之间的关系量值维持恒定不变的关系量，且同一时间中这个关系量值的单位是统一的。
进一步的，所述权重qm为变量，同一事件中的权重qm数量随事件的发展新增或减少。
进一步的，所述权重qm采用动态实时更新的方式进行替换。
进一步的，初始状态下，各权重qm的初始值采用预设方式设置。
进一步的，所述各因子是指影响事件发展的全部因素或元素。
进一步的，所述无向图中节点mn可以新增或减少。
本发明的有益效果是：本方案根据事件中各因子的关系量将其转换为相应的路径值和权重，然后利用路径值和权重进行最优数据探索，在探索过程中权重采用变量的方式设置，进行动态最优数据的探索，从而得出实时状态下的最优数据。
具体实施方式
下面结合具体实施例进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。
一种基于无向图实现最优数据探索的方法，该方法步骤如下：
s100：将事件中的各因子分别以一个节点mn表示，其中n为因子数量；
s200：根据事件类型将各因子之间的第一关系量转化成各节点mn之间的路径值dx-n，其中，dx-n表示节点mx到节点mn之间的距离值，x取值为(0，n)；
s300：根据各节点mn之间的路径值dx-n，将各节点mn绘制在同一个无向图中；
s400：提取各节点mn之间的其余关系量作为权重qm，其中m为各节点之间关系量类型的数量；
s500：任意两节点之间的实际路径值则为
s600：则节点mx到节点mn之间的最优数据则有：
1)选择节点mx作为原始点，遍历节点mx周围的其余节点mn-1，找出路径值
2)以节点mx+1为原点，遍历节点mx+1周围的其余节点mn-2，并排除节点mn-1和节点mn-2的交集，即排除节点mx周围的节点，得到与节点mx+1路径值
3)重复2)直至最后一个节点为目标节点mn为止。
可选的，一种基于无向图实现最优数据探索的方法，第一关系量是指事件中各因子之间的关系量值维持恒定不变的关系量，且同一时间中这个关系量值的单位是统一的。例如在一个导航系统中，将地图中的各地点(因子)作为节点，理所当然的，这里的个第一关系量显然就是各节点之间的距离或者是里程，也就是本方案所需要的路径值dx-n。再例如：在一个新闻传播分析过程中，将新闻传播中的各级传播节点(因子)作为无向图中的节点，则一级传播节点到二级传播节点之间，或者是各传播节点之间的路径方式就是第一关系量，例如一级传播节点到二级传播节点有三种方式或者三种路径则这里的路径值d1-2取值为3，同理可得即可得到任意两点之间的路径值。
可选的，一种基于无向图实现最优数据探索的方法，权重qm为变量，同一事件中的权重qm数量随事件的发展新增或减少，对于权重qm的理解可以是抽象化的，在不同时间中权重qm的类型不同，例如在上述的导航系统中，权重qm的类型就包括道路的路面质量，属于双车道、四车道其权重qm显然不同，以及道路上的流量大小，以及是否发生了交通事故都属于权重qm的类型之一。
再有，在一个新闻传播分析过程中，如果需要探索最优传播路径，也就是传播量最大的路径，显然除了分析各传播节点的路径外，还要分析经过该路径传播的数量，很显然，这个传播数量就是权重qm之一，除此之外还有就是传播速度，例如单位时间内各路径的传播量显然也是一个重要的权重qm之一，本方案的所要解决的就是寻找传播效率最高的节点加以利用，也就本发明所说的最优数据探索。
可选的，一种基于无向图实现最优数据探索的方法，权重qm采用动态实时更新的方式进行替换，随着事件的发展，事件中可能回新增或减少一些变量，例如在新闻传播分析中，如果该新闻有名人转发，很显然这个变量就是一个新增变量，这将会对事件的发酵起到较大的作用，显然应该将其作为一个新的权重加入。
可选的，一种基于无向图实现最优数据探索的方法，初始状态下，各权重qm的初始值采用预设方式设置。
可选的，一种基于无向图实现最优数据探索的方法，各因子是指影响事件发展的全部因素或元素。
可选的，一种基于无向图实现最优数据探索的方法，无向图中节点mn可以新增或减少，也就是本发明是作为已开放型的设计，可以各部件事件变化，例如规模的扩大，进行相应节点mn的新增，也可以随事件的冷却(例如新闻事件)将节点mn减少。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。