[发明专利]应用于大数据的数据可视化方法及大数据云服务器

权利要求书

1.一种应用于大数据的数据可视化方法，其特征在于，所述方法包括：

确定可视化识别结果的可视化区域分配信息、可视化数据形式信息和可视化界面更新频率信息；

基于所述可视化识别结果的可视化界面更新频率信息和参考可视化识别结果的可视化界面更新频率信息，确定所述可视化识别结果对应的第一线程匹配信息，所述参考可视化识别结果为包括三个具有不同的更新触发条件的可视化界面更新频率、且包括的可视化界面更新频率的更新频率均值大于设定更新频率值的可视化识别结果，且所述参考可视化识别结果的结果生成时间位于所述可视化识别结果的结果生成时间之前；

基于所述可视化识别结果的可视化区域分配信息和可视化数据形式信息、上一个可视化识别结果对应的可视化报错信息和可视化反馈信息、以及所述第一线程匹配信息，确定所述可视化识别结果对应的线程调用指示信息，所述线程调用指示信息至少包括第二线程匹配信息，所述可视化识别结果对应的线程调用指示信息指的是确定所述可视化识别结果时大数据云服务器的线程调用指示信息；

若所述第一线程匹配信息与所述第二线程匹配信息之间的线程匹配差异度大于设定差异度，确定所述可视化识别结果为关键可视化识别结果，基于所述第一线程匹配信息和所述线程调用指示信息，确定目标数据集中所有关键可视化识别结果的第三线程匹配信息、对应的可视化报错指示信息和可视化反馈指示信息；

基于目标数据集中所有关键可视化识别结果的第三线程匹配信息、对应的可视化报错指示信息和可视化反馈指示信息，确定与所述可视化识别结果对应的可视化处理线程，运行所述可视化线程以对每个第一待处理数据子集进行可视化处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定可视化识别结果的可视化区域分配信息、可视化数据形式信息和可视化界面更新频率信息的步骤之前，所述方法还包括：

当对待可视化的目标数据集进行数据可视化处理时，将所述目标数据集划分为多个第一待处理数据子集；

将每个第一待处理数据子集输入数据业务分类网络中，得到所述目标数据集中的所述每个第一待处理数据子集对应的第一数据业务类型；其中，所述数据业务分类网络为基于第一样本数据集包括的多个第二待处理数据子集和所述第一样本数据集中标记的至少一个第二数据业务类型训练得到的；

相应的：所述数据业务分类网络为卷积神经网络；

根据所述每个第一待处理数据子集对应的第一数据业务类型和所述每个第一待处理数据子集的可视化需求信息，确定所述目标数据集中的每个第一数据业务类型对应的可视化需求信息；

对所述目标数据集中的每个第一数据业务类型对应的可视化需求信息进行识别，得到所述目标数据集中的每个第一数据业务类型对应的可视化需求信息的可视化识别结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述第一样本数据集划分为多个第二待处理数据子集，在所述第一样本数据集中标记至少一个第二数据业务类型；

根据所述第一样本数据集包括的多个第二待处理数据子集对应的第一数据来源信息，从所述第一样本数据集中识别出至少一个第三数据业务类型；

根据从所述第一样本数据集中识别出的至少一个第三数据业务类型、标记的至少一个第二数据业务类型和所述多个第二待处理数据子集，进行网络模型训练，得到所述数据业务分类网络。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述第一样本数据集包括的多个第二待处理数据子集对应的第一数据来源信息，从所述第一样本数据集中识别出至少一个第三数据业务类型，包括：

获取所述第一样本数据集中的每个第二待处理数据子集对应的第一数据来源信息；

对于每个第二待处理数据子集的第一数据来源信息，确定所述第一样本数据集对应的多个第二数据来源信息；

根据所述第一样本数据集对应的多个第二数据来源信息，从所述第一样本数据集中识别出至少一个第三数据业务类型。