[发明专利]一种基于力学原理的知识图谱可视化方法

说明书

本发明公开了一种基于力学原理的知识图谱可视化方法，属于知识图谱可视化领域。本发明将知识图谱的三元组数据转换为关系集合和实体集合；其中，关系集合包括边数据，实体集合包括节点数据；再对边数据和的节点数据进行标记；并对标记后的边数据和节点数据分别进行去重；根据节点数据和边数据计算边的长度、节点与边的交点坐标以及计算边名称坐标；最后利用d3.js对节点和边进行渲染，得到可视化的知识图谱。本发明克服了现有技术中，无法将知识图谱三元组转为可视化的关系图的不足，本发明可以将知识图谱三元组转为关系图，可以实现直观地通过关系图分析问题的能力，更加直观且完整的表达了知识图谱中包含的信息。

技术领域

本发明属于知识图谱可视化技术领域，更具体地说，涉及一种基于力学原理的知识图谱可视化方法。

背景技术

2012年11月Google公司率先提出知识图谱(Knowledge Graph，KG)的概念，表示将在其搜索结果中加入知识图谱的功能。其初衷是为了提高搜索引擎的能力，增强用户的搜索质量以及搜索体验。据2015年1月统计的数据，Google构建的KG已经拥有5亿个实体，约35亿条实体关系信息，已经被广泛应用于提高搜索引擎的搜索质量。虽然知识图谱(Knowledge Graph)的概念较新，但它并非是一个全新的研究领域，早在2006年，BernersLee就提出了数据链接(linked data)的思想，呼吁推广和完善相关的技术标准如URI(Uniform resource identifier)，RDF(resource discription framework)，OWL(Webontology language)，为迎接语义网络的到来做好准备。随后掀起了一场语义网络研究的热潮，知识图谱技术正是建立在相关的研究成果之上的，是对现有语义网络技术的一次扬弃和升华。

知识图谱通常使用三元组的形式来表示，即G＝(E,R,S)，其中E＝{e1,e2,e3,…,en}是知识库中的实体集合，共包含|E|种不同的实体；R＝{r1,r2,…,rn}是知识库中的关系集合，共包含|R|种不同关系；代表知识库中的三元组集合。三元组的基本形式主要包括实体1、关系、实体2和概念、属性、属性值等，实体是知识图谱中的最基本元素，不同的实体间存在不同的关系。概念主要指集合、类别、对象类型、事物的种类，例如人物、地理等；属性主要指对象可能具有的属性、特征、特性、特点以及参数，例如国籍、生日等；属性值主要指对象指定属性的值，例如中国、1988-09-08等。每个实体(概念的外延)可用一个全局唯一确定的ID来标识，每个属性-属性值对可用来刻画实体的内在特性，而关系可用来连接两个实体，刻画它们之间的关联。

针对知识图谱的可视化，现有技术也提出了一些方案，例如发明创造名称为：一种大数据知识图谱可视化方法及装置(申请日：2020年2月27日；申请号：202010123185.0)该方案提高了供了一种大数据知识图谱可视化方法及装置，其中方法包括：获取待可视化数据；针对待可视化数据中的节点数据和边数据，基于预设的D3.js库，得到格式化处理后的节点数据和格式化处理后的边数据；基于预设的渲染方式，将格式化处理后的节点数据和格式化处理后的边数据，生成相应的待显示节点和待显示边；实时计算每一待显示节点在页面中的待显示位置，以及每一待显示边在页面中的待显示位置；基于每一待显示节点在页面中的待显示位置，以及每一待显示边在页面中的待显示位置，将待显示节点和待显示边渲染至页面中，得到可视化的知识图谱。但是该方案的不足之处在于：知识图谱的操作只包括展示和拖动，并不能对知识图谱的节点进行操作以及不能展示节点之间的关系。

综上所述，如何将知识图谱转为可视化的关系图，是现有技术亟需解决的问题。

发明内容

1.要解决的问题

本发明克服了现有技术中，无法将知识图谱三元组转为可视化的关系图的不足，本发明提供一种基于力学原理的知识图谱可视化方法，可以将知识图谱三元组转为关系图，可以实现直观地通过关系图分析问题的能力，更加直观且完整的表达了知识图谱中包含的信息。

2.技术方案