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专利号: 2022100195729
申请人: 江西卫生职业学院
专利类型:发明专利
专利状态:授权未缴费
专利领域: 计算;推算;计数
更新日期:2024-08-26
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种计算机网络数据可视化方法,其特征在于,包括以下步骤:

接收用户从预设显示界面中输入的可视化需求数据,获得所述用户的可视化需求信息;其中,所述可视化需求数据包括但不限于是文本;

将所述可视化需求信息进行信息识别,并根据网络信息类别对所识别的信息进行划分,分别划分为第一类网络信息、第二类网络信息和第三类网络信息;

将所述第一类网络信息、所述第二类网络信息和所述第三类网络信息分别通过各自的信息通道从互联网平台中获取网络信息数据;

将所述网络信息数据储存于任一预设候选可视化场景中;

根据可视化识别标准对所述候选可视化场景逐一进行扫描,以识别得到每个所述候选可视化场景内的可视化场景特征,所述可视化识别标准为存储于标准数据库内的预设可视化场景特征;

将得到的可视化场景特征进行可视化处理以得到可视化展示数据并进行呈现。

2.根据权利要求1所述的计算机网络数据可视化方法,其特征在于,所述将所述可视化需求信息进行信息识别,并根据网络信息类别对所识别的信息进行划分,分别划分为第一类网络信息、第二类网络信息和第三类网络信息的步骤中,还包括:对可视化需求信息进行信息识别,识别公式为:

其中, 为输入矢量, 为输出变量,当 <0为时,划分为第一类网络信息,当0<< 时,划分为第二类网络信息,当 时,划分为第三类网络信息。

3.根据权利要求1所述的计算机网络数据可视化方法,其特征在于,所述网络信息数据包括:文字信息数据、图像信息数据、动画信息数据和视频信息数据中的一种或者多种。

4.根据权利要求1所述的计算机网络数据可视化方法,其特征在于,所述可视化处理包括:表格模式处理、直方图模式处理、饼状图模式处理和线性图模式处理的一种或多种。

5.根据权利要求1所述的计算机网络数据可视化方法,其特征在于,所述将所述第一类网络信息、所述第二类网络信息和所述第三类网络信息分别通过各自的信息通道从互联网平台中获取网络信息数据的步骤之后,还包括:通过对所述网络信息数据进行计算得到配对系数K,其中,计算过程:

判断配对系数K是否>0.9,当K>0.9时,其匹配率高,此时信息通道此网络信息数据获取。

6.根据权利要求1所述的计算机网络数据可视化方法,其特征在于,所述将所述网络信息数据储存于任一预设候选可视化场景中的步骤中,包括: 所述预设候选可视化场景分别为 、 、 ,其中, 为第一可视化场景, 为第二可视化场景, 为第三可视化场景。

7.根据权利要求1所述的计算机网络数据可视化方法,其特征在于,所述第一类网络信息包括:新闻信息、学术信息和教育信息,第二类网络信息包括:娱乐信息和服务信息,第三类网络信息包括:公关信息和用户信息。

8.一种计算机网络数据可视化装置,其特征在于,包括:

数据获取模块,用于接收用户从预设显示界面中输入的可视化需求数据,获得所述用户的可视化需求信息;其中,所述可视化需求数据包括但不限于是文本;

识别模块,用于将所述可视化需求信息进行信息识别,并根据网络信息类别对所识别的信息进行划分,分别划分为第一类网络信息、第二类网络信息和第三类网络信息;

获取模块,用于将所述第一类网络信息、所述第二类网络信息和所述第三类网络信息分别通过各自的信息通道从互联网平台中获取网络信息数据,并对获取的网络信息数据进行配对系数的计算,并判断是否符合获取的要求;

存储模块,用于将所述网络信息数据储存于任一预设候选可视化场景中;

特征识别模块,用于根据可视化识别标准对所述候选可视化场景逐一进行扫描,以识别得到每个所述候选可视化场景内的可视化场景特征,所述可视化识别标准为存储于标准数据库内的预设可视化场景特征;

展示模块,用于将得到的可视化场景特征进行可视化处理以得到可视化展示数据并进行呈现。

9.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器中存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。