【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理与分析领域，具体涉及到一种适用于基于多源数据分析的知识图谱构建方法。
技术介绍
1、随着数据分析技术的不断发展，某些指标作为衡量个体状态的重要因素，受到了广泛关注。这些指标的变化不仅反映了个体的状态，还与多种潜在风险因素密切相关。因此，研究这些指标与状态之间的关联具有重要的研究和应用价值。目前，这类研究主要通过统计分析和特定数据检测两种方式进行。
2、通过统计分析方法，能够识别出特定状态与结果之间的相关性，从而为进一步的数据管理和决策提供依据。这种方法依赖于传统的统计技术，如线性回归算法，分析结果取决于模型的选择和数据的完整性，数据质量的不足可能影响分析结果的可靠性。此外，统计分析方法在捕捉复杂因素之间的关系以及多因素交互作用方面存在局限，对个体化趋势预测的精度较低。
3、数据检测方法则通过提供具体的状态信息，帮助制定个性化的管理策略。然而，此方法依赖于昂贵的设备和复杂的实验操作，尤其在广泛应用中，存在较高的成本和操作难度。此外，不同数据指标之间的相互作用和多因素的影响也使得该方法的预测精度受到限制。
4、知识图谱技术结合大数据与人工智能，提供了一种整合多源异构数据的方式。它可以揭示复杂的关系和潜在的机制，提供更全面的分析和精准的预测结果。基于知识图谱的方法可以利用现有的机器学习技术，如线性回归，解决传统方法的局限性，并且通过半自动化处理大量数据，提高了效率和预测的准确性。
5、本专利技术通过构建综合的知识图谱，结合机器学习算法和多源数据，包括多个参数的指标如
技术实现思路
1、为了克服现有技术中在状态预测研究中存在的数据处理复杂、预测精度不足的问题，本专利技术提出了一种基于知识图谱的多源数据分析及未来趋势预测方法。
2、该方法具备以下优势：
3、1.数据输入模块：通过图形界面，用户可以选择文件输入个体的参数和状态数据，系统会进行数据验证并提示成功或失败。输入模块的验证功能通过编程实现，确保输入数据符合预期的格式和范围。
4、2.数据处理模块：系统会根据用户输入的数据，利用neo4j图数据库构建测试结果图、状态节点、状态变化节点和预测节点。该模块通过现有的neo4j技术和编程实现，完成数据的结构化处理和图谱构建。
5、3.数据输出模块：系统采用现有的机器学习算法进行参数预测，并将预测结果进行存储和展示。具体使用线性回归模型来生成趋势预测结果，并展示在用户界面中。
6、系统的整体流程包括数据输入、数据处理和数据输出三个模块。数据输入模块通过图形用户界面完成个体数据和状态数据的输入，系统验证输入的有效性后，进入下一步处理。数据处理模块利用neo4j数据库创建相关节点并处理输入的数据，最终生成预测结果。数据输出模块使用线性回归算法对前五年的参数数据进行拟合，预测第六年的结果，并将其存储和展示，如图1所示。
7、在数据处理过程中，系统首先检查输入数据的有效性，例如是否存在不完整或错误的数值。如果检测到输入错误，系统会提示用户重新输入。系统会根据前五年的参数数据，使用线性回归模型对第六年的结果进行预测。该预测功能通过编程实现，具体采用线性回归算法生成预测结果。系统对前五年数据进行拟合，计算出模型参数，并基于此进行未来趋势预测。
8、数据输出阶段，系统根据输入的个体数据和预测结果，利用neo4j图数据库匹配相应的处理方案。匹配过程通过现有的数据库查询技术和编程实现，最终将建议的处理方案展示给用户，如图2所示。
9、详细的数据处理步骤包括数据验证、数据清洗、使用插值法填补缺失值，并排除异常值。然后，系统利用机器学习模型进行训练和评估。为了提高预测精度，系统通过模型评估与配置优化对模型进行调整。系统对数据进行初步验证与清洗后，使用插值法处理缺失值，排除异常值，并通过机器学习模型进行训练。最终，系统会预测第六年的参数结果，并将其存储和展示，如图3所示。
10、知识图谱的维护包括节点和关系的定义、定期更新、数据存储和生成分析报告。所有节点定义和数据更新通过neo4j图数据库技术实现，数据隐私和安全性通过现有加密手段保障，确保系统在数据处理时的可靠性，如图4所示。
11、系统的图形用户界面设计简洁直观，用户输入状态数据后，系统提示下一步操作。无效输入时，系统通过编程弹出提示框，帮助用户纠正输入数据，提升用户操作的便捷性，如图5所示。
12、系统展示的参数数据及预测结果通过线性回归模型生成，确保第六年的数据预测具备可解释性和透明性，如图6所示。
13、图7展示了系统通过neo4j图数据库构建的数据关系图。在这个图中，系统展示了输入节点、测试结果节点、状态节点、预测节点等多种节点的相互关系。通过图形化的展示，用户能够直观地查看系统生成的各类数据之间的关联以及处理过程的可视化效果。通过这种方式，系统不仅能够提供预测结果，还能够展示多维数据之间的潜在关系，从而为研究和分析提供更全面的数据支持，如图7所示。
14、图数据库构建解释
15、本专利技术通过neo4j图数据库实现多源数据的管理和关联分析，构建了一个完整的知识图谱。系统根据输入的多个数据项，创建了与这些数据相关的节点和关系，从而为用户提供了一个全面且直观的数据可视化展示方式。
16、具体来说，neo4j图数据库利用节点和关系的概念，为每个输入的数据项创建对应的节点，并通过关系将这些节点彼此连接。这些节点包括输入节点、测试结果节点、状态节点、状态变化节点和预测节点等。在系统中，不同类型的数据，如状态变化和历史数据，分别用不同类型的节点表示，并且通过关系显示它们之间的关联。例如，测试结果节点会通过特定的关系连接到相关状态节点，从而构建出复杂的关联网络。
17、在系统的实际应用中，用户输入数据后，系统会为每个数据项生成相应的节点，并利用关系将这些节点进行组织。通过这种方式，系统不仅能够展示不同数据项之间的关联，还能够展示其随时间的变化趋势。每个节点都存储了特定的数据属性，而节点之间的关系则显示了数据之间的影响和关联。通过这种知识图谱结构，用户可以轻松查询和分析数据之间的潜在关系。
18、这种基于图数据库的构建方式具有很大的灵活性和扩展性，尤其适用于多源异构数据的处理和分析。通过neo4j数据库，系统能够轻松处理大量数据，并在可视化界面本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于数据指标分析的知识图谱构建方法，其特征在于包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，数据处理阶段包括以下步骤：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，数据输出阶段包括以下步骤：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，知识图谱维护过程包括以下步骤：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，系统通过Neo4j图数据库构建知识图谱，展示了不同数据节点之间的复杂关联，涵盖输入节点、测试结果节点、状态节点和预测节点；该图谱展示数据关系的演变及关联性，通过图形化方式为用户提供交互式分析。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过构建基于知识图谱的图数据库，整合个体的多项数据，通过定义和创建多个节点与关系，形成包含输入节点、测试结果节点、状态节点、状态变化节点和预测节点的知识图谱网络。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过将知识图谱应用于数据的趋势分析，生成详细的分析报告，制定个体化的分析策略；通过知识图谱对数据的结构化处理，优化数据管理和后续干预措施。
8.如权利要求
...【技术特征摘要】
1.一种基于数据指标分析的知识图谱构建方法，其特征在于包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，数据处理阶段包括以下步骤：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，数据输出阶段包括以下步骤：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，知识图谱维护过程包括以下步骤：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，系统通过neo4j图数据库构建知识图谱，展示了不同数据节点之间的复杂关联，涵盖输入节点、测试结果节点、状态节点和预测节点；该图谱展示数据关系的演变及关联性，通过图形化方式为用户提供交互式分析。
【专利技术属性】
技术研发人员：余祉炫，稂时楠，刘子恒，梁浩天，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。