[发明专利]一种数据可视化方法及设备

权利要求书

1.一种数据可视化方法，其特征在于，包括：

设备获取M个分析对象中每个分析对象各自的第一真实评分和各自的特征向量；

所述设备根据所述每个分析对象各自的第一真实评分和各自的特征向量训练出第一评分模型；

所述设备向所述第一评分模型输入N个分析对象的特征向量，以通过所述第一评分模型分析出所述N个分析对象中每个分析对象的第一测试评分；

所述设备通过N个图形元素表示所述N个分析对象，可视化所述N个分析对象的测试评分；

其中，所述第一真实评分和所述第一测试评分用于表征对所述分析对象的分析结果；目标分析对象的特征向量至少包含第一特征因子和第二特征因子，所述第一特征因子用于描述所述目标分析对象的特征，所述第二特征因子用于描述与所述目标分析对象存在第一关联关系的分析对象的特征；所述目标分析对象为所述M个分析对象或所述N个分析对象中的任意一个分析对象；所述N个图形元素与所述N个分析对象一一对应；M为正整数，N为正整数；分析对象之间的交互行为构成分析对象之间的关联关系；

所述目标分析对象的特征向量还包括第三特征因子，所述第三特征因子用于描述针对所述目标分析对象进行操作时产生的人机交互信息；

所述分析对象为用户或用户组成的团体。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设备可视化所述N个分析对象的评分包括：

所述设备根据所述N个分析对象的第一测试评分分别设置所述N个分析对象各自对应的图形元素的尺寸或颜色，形成可视化图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设备通过N个图形元素表示所述N个分析对象包括：

所述设备以预设排列顺序依次设置所述N个图形元素的位置，使得按照所述预设排列顺序依次连接的所述N个图形元素的几何中心所形成的曲线呈螺旋状；其中，

第K个图形元素对应第K个分析对象，所述第K个图形元素与第K-1个图形元素以及第K+1个图形元素相邻，K为正整数，K≤N。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设备通过N个图形元素表示所述N个分析对象，可视化所述N个分析对象的第一测试评分之后，所述方法还包括：

所述设备根据所述N个分析对象中每个分析对象的第一测试评分确定评分最高的前Q个分析对象；Q为正整数，Q≤N；

所述设备输出所述前Q个分析对象对应的图形元素以及可视化的所述前Q个分析对象的第一测试评分。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述设备根据所述N个分析对象中每个分析对象的评分确定第一测试评分最高的前Q个分析对象之前，所述方法包括：

所述设备接收输入的缩放倍数；

所述设备根据所述N个分析对象的总数以及所述缩放倍数调节Q值。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每个分析对象包含多个分析节点；所述方法还包括：

所述设备获取R个分析节点各自的第二真实评分和各自的特征向量；

所述设备根据所述R个分析节点各自的第二真实评分和各自的特征向量训练出第二评分模型；

所述设备向所述第二评分模型输入S个分析节点的特征向量，以通过所述第二评分模型分析出所述S个分析节点中每个分析节点的第二测试评分；

所述设备通过S个图形元素表示所述S个分析节点，可视化所述S个分析节点的第二测试评分；

其中，所述第二真实评分和所述第二测试评分用于表征对所述分析节点的分析结果；目标分析节点的特征向量至少包含第四特征因子和第五特征因子，所述第四特征因子用于描述所述目标分析节点的特征，所述第五特征因子用于描述与所述目标分析节点存在第二关联关系的节点的特征；所述目标分析节点为所述R个分析节点或所述S个分析节点中的任意一个分析节点；R为正整数，S为正整数。