[發(fā)明專利]基于圖模型的企業(yè)知識(shí)圖譜的建立方法和圖形化查詢方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201711178658.1
• 申請(qǐng)日: 2017-11-23
• 公開（公告）號(hào): CN108038136A
• 公開（公告）日: 2018-05-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 廖辰瀚
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 上海斯睿德信息技術(shù)有限公司;上海風(fēng)聲企業(yè)信用征信有限公司
• 主分類號(hào): G06F17/30
• 分類號(hào): G06F17/30;G06Q10/10
• 代理公司: 上海麥其知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 31257
• 代理人: 董紅曼

本發(fā)明公開了一種基于圖模型的企業(yè)知識(shí)圖譜的建立方法，包括如下步驟：模型建立步驟：構(gòu)建圖數(shù)據(jù)模型，所述圖數(shù)據(jù)模型包括圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模塊、圖挖掘算法模塊和查詢接口模塊；數(shù)據(jù)記錄步驟：獲取樣本的企業(yè)各維度數(shù)據(jù)，按所述圖數(shù)據(jù)模型分別將所述企業(yè)股東、對(duì)外投資、輿情、司法等維度數(shù)據(jù)記錄于所述圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模塊；封裝步驟：根據(jù)常用應(yīng)用場(chǎng)景將圖挖掘算法封裝成所述查詢接口模塊，以JSON格式返回關(guān)系圖模型。本發(fā)明還公開了一種基于圖數(shù)據(jù)模型的圖形化查詢方法。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于圖模型的企業(yè)知識(shí)圖譜建立方法及查詢方法。

背景技術(shù)

圖數(shù)據(jù)模型用圖來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，是最接近高性能的一種用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)方式之一。一個(gè)圖由無(wú)數(shù)的節(jié)點(diǎn)和關(guān)系組成，最簡(jiǎn)單的圖是單節(jié)點(diǎn)的，一個(gè)記錄，記錄了一些屬性。一個(gè)節(jié)點(diǎn)可以包含若干屬性，將數(shù)據(jù)用關(guān)系連接起來(lái)分布到不同節(jié)點(diǎn)上才是有意義的。關(guān)系將節(jié)點(diǎn)組織成任意的結(jié)構(gòu)，允許一張圖被組織成一個(gè)列表，一張地圖，或者一個(gè)由關(guān)系高度關(guān)聯(lián)的結(jié)構(gòu)組成復(fù)雜的實(shí)體。但現(xiàn)有圖數(shù)據(jù)模型通常僅僅建立和表達(dá)兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系，其無(wú)法滿足三個(gè)或三個(gè)以上節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系表達(dá)的結(jié)構(gòu)和難度。

圖數(shù)據(jù)模型查詢搜索通常使用Dijkstra最短路徑算法。最短路徑算法是一種求單源、無(wú)負(fù)權(quán)的最短路，其具有時(shí)效性較好等特點(diǎn)。最短路徑算法所用的時(shí)間復(fù)雜度為O(V*V+E)，如果圖數(shù)據(jù)模型源點(diǎn)可達(dá)，則O(V*lgV+E*lgV)＝>O(E*lgV)。如果圖數(shù)據(jù)模型是稀疏圖，此時(shí)E＝V*V/lgV，所以算法的時(shí)間復(fù)雜度可為O(V^2)。如果圖數(shù)據(jù)模型是斐波那契堆作優(yōu)先隊(duì)列，則算法時(shí)間復(fù)雜度為O(V*lgV+E)。但是該算法實(shí)際應(yīng)用困難，在處理節(jié)點(diǎn)和邊數(shù)量較大的復(fù)雜圖形時(shí)，在時(shí)間復(fù)雜度上面表現(xiàn)不佳。

為了克服現(xiàn)有技術(shù)中的上述缺陷，本發(fā)明提出了一種基于圖模型的企業(yè)關(guān)聯(lián)關(guān)系拓?fù)浣⒎椒安樵兎椒ā１景l(fā)明使用Traversal進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢，Traversal算法從一些起始節(jié)點(diǎn)開始查詢與其關(guān)聯(lián)的節(jié)點(diǎn)，為節(jié)點(diǎn)和關(guān)系建立索引，可以使查詢更加高效。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提出了一種基于圖模型的企業(yè)知識(shí)圖譜建立方法，包括如下步驟：

模型建立步驟：構(gòu)建圖數(shù)據(jù)模型，所述圖數(shù)據(jù)模型包括圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模塊、圖挖掘算法模塊和查詢接口模塊；

數(shù)據(jù)記錄步驟：獲取樣本的企業(yè)關(guān)聯(lián)關(guān)系數(shù)據(jù)，按所述圖數(shù)據(jù)模型分別將所述企業(yè)關(guān)聯(lián)關(guān)系數(shù)據(jù)記錄于所述圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模塊；

接口封裝步驟：根據(jù)常用應(yīng)用場(chǎng)景將圖挖掘算法封裝成所述查詢接口模塊，以JSON格式返回關(guān)系圖模型。

本發(fā)明提出的基于圖模型的企業(yè)知識(shí)圖譜的建立方法中，所述圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模塊包括：節(jié)點(diǎn)、關(guān)系和屬性。

本發(fā)明提出的基于圖模型的企業(yè)知識(shí)圖譜的建立方法中，所述節(jié)點(diǎn)包括：自然人與機(jī)構(gòu)。

本發(fā)明提出的基于圖模型的企業(yè)知識(shí)圖譜的建立方法中，所述關(guān)系包括：法定代表人、直系親屬、任職與投資。

本發(fā)明提出的基于圖模型的企業(yè)知識(shí)圖譜的建立方法中，所述屬性包括：實(shí)體注冊(cè)時(shí)間、注冊(cè)資本等。

本發(fā)明還提出了一種基于所述圖數(shù)據(jù)模型的圖形化查詢方法，包括如下步驟：

步驟一：所述圖挖掘算法模塊使用Traversal算法，定義Paths參數(shù)；

步驟二：輸入待查詢節(jié)點(diǎn)，根據(jù)待查詢節(jié)點(diǎn)通過Dijkstra算法對(duì)所述圖數(shù)據(jù)模型中的單一源最短路徑進(jìn)行搜索；

其中，Dijkstra算法描述如下：