[发明专利]基于数据结构识别的自动化可视化呈现方法与系统

说明书

技术领域

本发明涉及海量数据分析工具技术领域，具体为一种基于数据结构识别的自动化可视化呈现方法，以及基于数据结构识别的自动化可视化呈现系统。

背景技术

随着全球信息化过程的逐渐完善，以及计算资源的日益廉价，社会各界越发关注海量数据的内在联系和数据分析挖掘技术的巨大应用前景，市场中涌现了大量的商业智能系统，其中的优秀产品提供了强大的数据存储、数据处理、建模分析与丰富的可视化呈现能力，极大地降低了普通用户发掘自身数据资源价值的门槛。

然而对于最终用户而言，其更关注于使用预定义的分析场景得出结论以辅助决策，而非深入学习底层复杂的数据分析模型结构和系统的运作机制；同时视觉又占据人类获取信息途经的绝对首位，因此一套良好的分析结果呈现界面是所有商业智能产品所必备的组成部分，甚至其设计的好坏是整个系统成败的关键。

当前市面上的商业智能系统均提供了允许用户自定义布局与内容的可视化呈现界面，但均需用户自行配置，一般采用如下的两种方式：

1、由用户选择图表类型(饼图、柱图)以及样式，并选择该图表所使用分析结果中的字段信息(如图1-1所示)；

2、提供多个计算维度，允许用户向XY两个呈现维度任意放置数据维度，并选取相应的测量指标，依据固定规则生成图表(如图1-2所示)；

前者对用户的专业性要求很高，仅适合专业人员，不便于普通用户使用，后者虽针对用户选择的不同观测维度实现了一定的自动化可视化能力，但依赖固定的模式，仍需要用户手动选择布局形式，且生成的可视化呈现单一，冗长，不具备基本的联想功能，同样需要用户具备一定的可视化图形经验。

有鉴于此，特提出本发明。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于克服现有技术的不足，提供一种基于数据结构识别的自动化可视化呈现方法，通过分析处理数据结构，自动匹配合理的图表配置，降低操作难度，保证准确性；另一方面本发明还提供了基于数据结构识别的自动化可视化呈现系统。

为解决上述技术问题，本发明采用技术方案的基本构思是：

一种基于数据结构识别的自动化可视化呈现方法，包括如下步骤：

接收数据输入，通过数据结构描述规则生成输入数据的数据结构描述信息；

根据该数据结构描述信息，提取数据的结构特征向量信息；

对提取的数据结构特征向量信息进行识别，并以此得出与该特性向量匹配的图表配置；

根据图表配置信息生成多图表布局并得出可视化图形。

进一步的，上述基于数据结构识别的自动化可视化呈现方法中，还包括

将数据结构特征向量以及与之匹配的多种图表配置存储起来形成图表配置与数据结构模型库；

根据提取的数据结构特征向量信息在模型库中识别出与之相似的结构特征向量，基于识别得到的存储在模型库中的结构特征向量检索得到与该特性向量匹配度大于阈值的图表配置信息。

进一步的，上述基于数据结构识别的自动化可视化呈现方法中，所述数据结构描述规则包括：对数据中的列信息进行如下定义：

(1)列号，定义当前列在数据所有列中的序号；

(2)列名，定义当前列的原始名称；

(3)列类型，定义当前列的数据类型；

(4)列格式，定义当前列的数据格式；

(5)列权重，定义当前列在数据所有列中的权重；

对数据中的行信息进行如下定义：

(6)行号，定义当前行在数据所有行中的序号。

进一步的，上述基于数据结构识别的自动化可视化呈现方法中，所述根据该数据结构描述信息，提取数据的结构特征向量信息包括：

以数据结构描述信息中的列信息为参数，通过映射函数转换为多维特征向量输出。

进一步的，上述基于数据结构识别的自动化可视化呈现方法中，所述映射函数表示为：

f(x)＝(x[0]，x[1]，...，x[n])；

以数据结构描述信息x中的列类型、列格式与列权重作为该映射函数的参数，通过针对不同列类型和列格式计算离散值，将数据结构描述信息映射为n维离散向量，列权重可用于进行加权干预与调整。

进一步的，上述基于数据结构识别的自动化可视化呈现方法中，所述根据提取的数据结构特征向量信息在模型库中识别出与之相似的结构特征向量包括：