[发明专利]自动确定待展示的输入数据需使用的图表属性的方法、装置、客户端及服务器在审

专利信息
申请号: 201811395672.1 申请日: 2018-11-22
公开(公告)号: CN111209328A 公开(公告)日: 2020-05-29
发明(设计)人: 刘晓钟;蔡俊雄;苗辉 申请(专利权)人: 厦门白山耘科技有限公司
主分类号: G06F16/26 分类号: G06F16/26;G06F16/28
代理公司: 北京名华博信知识产权代理有限公司 11453 代理人: 白莹;苗源
地址: 361003 福建省厦门*** 国省代码: 福建;35
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 自动 确定 展示 输入 数据 使用 图表 属性 方法 装置 客户端 服务器
【权利要求书】:

1.一种自动确定待展示的输入数据需使用的图表属性的方法,其特征在于,包括:

获取待展示的输入数据的属性;

使用用于关联输入数据属性和图表属性的自动关联模型、基于所述待展示的输入数据的属性、自动确定需使用的图表属性,

其中,所述输入数据属性包括下列中的至少一种:输入数据的维度、各维度数据所对应的数据字段的属性,所述图表属性包括下列中的至少一种:图表所在的图表库的名称、图表类型或名称。

2.如权利要求1所述的自动确定所使用的图表属性的方法,其特征在于,还包括:

获取已经存在的图表的属性、所述已经存在的图表所对应的输入数据的属性,作为参考图表属性和参考输入数据属性;

基于所述参考输入数据属性和所述参考图表属性,构建所述自动关联模型。

3.如权利要求1或2所述的自动确定所使用的图表属性的方法,其特征在于,还包括:

获取待展示的输入数据,使用具有所述需使用的图表属性的图表,来展示所述待展示的输入数据。

4.如权利要求1或2所述的自动确定所使用的图表属性的方法,其特征在于,所述自动关联模型是自动分类器,所述方法还包括:

通过专家的人工调整来调整所述自动分类器中的分类结果;和/或

对经专家人工调整后所得到的分类结果和所述自动分类器的原始分类结果进行加权求和之后再进行最终判决,从而得到最终的分类结果,

其中,所述人工调整可以将所述自动分类器的一个指定分类结果细分为更小的类别,和/或,可以将所述自动分类器的多个指定分类结果组合为一个更大的类别、以扩大匹配范围,所述经专家人工调整后所得到的分类结果所对应的权重值大于所述原始分类结果所对应的权重值。

5.一种自动确定待展示的输入数据需使用的图表属性的装置,其特征在于,包括:

第一输入数据属性获取模块,用于获取待展示的输入数据的属性;

自动关联模块,用于提供用于关联输入数据属性和图表属性的自动关联模型;

图表属性自动确定模块,用于使用所述自动关联模型、基于所述待展示的输入数据的属性、自动确定需使用的图表属性,

其中,所述输入数据属性包括下列中的至少一种:输入数据的维度、各维度数据所对应的数据字段的属性,所述图表属性包括下列中的至少一种:图表所在的图表库的名称、图表类型或名称。

6.如权利要求5所述的自动确定所使用的图表属性的装置,其特征在于,还包括:

第二输入数据属性获取模块,用于获取已经存在的图表的属性、所述已经存在的图表所对应的输入数据的属性,作为参考图表属性和参考输入数据属性;

自动关联模型构建模块,用于基于所述参考输入数据属性和所述参考图表属性,构建所述自动关联模型。

7.如权利要求5或6所述的自动确定所使用的图表属性的装置,其特征在于,还包括:

展示模块,用于获取待展示的输入数据,使用具有所述需使用的图表属性的图表,来展示所述待展示的输入数据。

8.如权利要求5或6所述的自动确定所使用的图表属性的装置,其特征在于,所述自动关联模型是自动分类器,所述装置还包括:

专家调整模块,用于通过专家的人工调整来调整所述自动分类器中的分类结果,和/或,对经专家人工调整后所得到的分类结果和所述自动分类器的原始分类结果进行加权求和之后再进行最终判决,从而得到最终的分类结果,

其中,所述人工调整可以将所述自动分类器的一个指定分类结果细分为更小的类别,和/或,可以将所述自动分类器的多个指定分类结果组合为一个更大的类别、以扩大匹配范围,所述经专家人工调整后所得到的分类结果所对应的权重值大于所述原始分类结果所对应的权重值。

9.一种自动确定待展示的输入数据需使用的图表属性的客户端,其特征在于,包括:

如权利要求5-8中的任一项所述的自动确定所使用的图表属性的装置。

10.一种自动确定待展示的输入数据需使用的图表属性的服务器,其特征在于,包括:

如权利要求5-8中的任一项所述的自动确定所使用的图表属性的装置。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于厦门白山耘科技有限公司,未经厦门白山耘科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201811395672.1/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top