本发明涉及大数据处理,具体为基于知识图谱的大数据显示设备及方法。
背景技术:
1、长期以来,受工业制造细分领域众多的因素影响,一直存在着数字化转型难度大和供应链上下游信息无法及时对称的问题,随着互联网的发展,使得相关行业的供应链重塑成为可能,面对日新月异的市场环境,越来越多的企业把发展焦点放在供应链创新上,对供应链创新的关注越来越高,也正是互联网的快速发展,引发行业数据呈爆炸式增长,数据展现形式上缺少更精准的分析手段。
2、传统的供应链上下游关系以列表方式展现为主,虽然也存在少量的图形化展现形式,现有的知识图谱的大数据显示设备显示方式较为单一,当企业与企业之间存在多种交叉供需关系时,无法直观和快速的掌握企业间的业务往来,在供应链领域缺少全程信息可视化的技术方案来表达核心企业与上游供应商、下游分销商及产品间的关联关系,用户难以通过知识图谱获取企业产业属性相关的图谱信息与统计信息,且在获取时难以获取得到企业上下游及产业链信息更不能直观的展现出来,故而提出基于知识图谱的大数据显示设备及方法来解决上述所提出的问题。
技术实现思路
1、(一)解决的技术问题
2、针对现有技术的不足,本发明提供了基于知识图谱的大数据显示设备及方法,具备显示明显易懂等优点,解决了现有的知识图谱的大数据显示设备显示方式较为单一,当企业与企业之间存在多种交叉供需关系时,无法直观和快速的掌握企业间的业务往来的问题。
3、(二)技术方案
4、为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:基于知识图谱的大数据显示设备,包括通信模具、处理器、存储器和显示装置;
5、获取模块,用于获取多个实体以及每个实体的实体信息和关系信息;
6、分组模块,用于根据每个实体的实体信息和关系信息,对多个实体进行分组,得到多个实体组,其中,具有同类实体信息和关系信息的实体同组;
7、知识图谱生成模块,用于根据多个实体组、每个实体的关系信息,生成知识图谱;
8、知识图谱显示模块,用于显示知识图谱。
9、本发明要解决的另一技术问题是提供基于知识图谱的大数据显示方法,包括以下步骤:
10、1)获取大数据地址信息,下载大数据分页数据内容,对内容信息进行层级分析,从上大数据分页数据中提取出用户关注的信息并进行数据采集,形成数据采集文档并存储。
11、2)根据每个实体的实体信息和关系信息,对多个实体进行分组,得到多个实体组,其中,具有同类实体信息和关系信息的实体同组。
12、3)从多个实体组中随机选择一个初始实体组排布在初始位置,从多个实体组中随机选择一个初始实体组排布在初始位置,从剩余的实体组中选择与初始实体组具有同一关系标识和不同实体类型的第一实体组,将第一实体组靠近初始位置排布。
13、4)从未被选择的实体组中选择与第一实体组具有同一关系标识和不同实体类型的第二实体组,将第二实体组靠近第一实体组所排布的位置排布。
14、5)利用第二实体组替代第一实体组,重复第一实体组的操作,直至所有实体组排布完成,根据多个实体组、每个实体的关系信息,生成知识图谱。
15、6)生成的知识图谱以实体组为单位进行排列,并根据每个实体的关系信息将每个实体组进行排列,使得生成的知识图谱清晰明了,让用户方便快捷的获取到所需信息。
16、(三)有益效果
17、与现有技术相比,本发明提供了基于知识图谱的大数据显示设备及方法,具备以下有益效果:
18、该基于知识图谱的大数据显示设备及方法,通过获取多个实体及每个实体的实体信息和关系信息,根据每个实体的实体信息和关系信息,对多个实体进行分组,得到多个实体组,根据多个实体组和每个实体的关系信息,生成并显示知识图谱,生成的知识图谱以实体组为单位进行排列,并根据每个实体的关系信息将每个实体组进行排列,使得生成的知识图谱清晰明了,让用户方便快捷的获取到所需信息。
1.基于知识图谱的大数据显示设备,其特征在于,包括通信模具、处理器、存储器和显示装置;
2.基于知识图谱的大数据显示方法,其特征在于:包括以下步骤: