[发明专利]基于无标签图表数据的模式识别方法、装置和计算机设备

说明书

本申请涉及一种基于无标签图表数据的模式识别方法、装置、计算机设备和存储介质。通过在接收到模式识别指令时，利用待识别退保和目标变分自编码器获取待识别图表的第一低维表征，再获取用户基于待识别图表输入的待识别模式，基于待识别模式和第一低维表征获取待识别模式对应的第二低维表征，并根据第一低维表征和第二低维表征的相似度，对待识别图表进行模式识别。相较于传统的基于监督学习的方式进行模式识别，本方案利用变分自编码器以及待识别图表和待识别模式分别对应的低维表征，对待识别图表进行模式识别，提高了对图表数据的模式识别效率。

技术领域

本申请涉及数据挖掘技术领域，特别是涉及一种基于无标签图表数据的模式识别方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

图表是一种计算机生成的视觉形式，通常用形状、位置、颜色、大小和布局等视觉编码的组合来表示数据，例如散点图、折线图和柱状图等。一个设计良好的图表可以通过人类的感知和理解来促进有效的信息交流，并且可以帮助从数据中提取感兴趣的数据模式。模式是指数据中存在的有趣的事实，往往可以从数据的值的差异，变化趋势和相关性等方面表现。例如，在一个销售数据集中，某种商品连续五年蝉联销售量第一名就是一种模式。目前商业智能、在线学习、科学报告、媒体传播等诸多领域对从图表中挖掘和标注模式的需求也急剧增加，所采用的模式识别方式通常是基于监督学习的方式进行。然而，基于监督学习的模式识别对训练样本的要求较高，导致识别速度较慢。

因此，目前从图表数据中识别模式的方式存在识别效率低的缺陷。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高识别效率的基于无标签图表数据的模式识别方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种基于无标签图表数据的模式识别方法，所述方法包括：

接收到模式识别指令，获取待识别图表；

根据所述待识别图表以及目标变分自编码器，获取所述待识别图表对应的第一低维表征；所述目标变分自编码器基于多个样本图表训练得到；

获取用户根据所述待识别图表输入的待识别模式，并基于所述待识别模式以及所述第一低维表征获取所述待识别模式对应的第二低维表征；

根据所述第一低维表征与所述第二低维表征的相似度，对所述待识别图表进行模式识别。

在其中一个实施例中，所述获取待识别图表，包括：

获取包含预设编码类型的待处理图表；

对所述待处理图表进行数据清洗，以将所述待处理图表的预设编码类型变更为目标编码类型，得到对应的待识别像素图，作为所述待识别图表。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

获取包括多个样本图表的样本图表数据集；

从所述样本图表数据集中获取第一样本图表；

将所述第一样本图表输入待训练变分自编码器，获取所述待训练变分自编码器基于所述第一样本图表输出的重构样本图表；

获取所述重构样本图表与所述第一样本图表的差异值，若所述差异值大于预设差异阈值，根据所述差异值调整所述待训练变分自编码器的训练参数，从所述样本图表数据集中获取未输入的样本图表作为新的第一样本图表，返回所述将所述第一样本图表输入待训练变分自编码器的步骤；

若所述差异值小于或等于预设差异阈值，将最后一次输出所述重构样本图表的待训练变分自编码器作为所述目标变分自编码器。

在其中一个实施例中，所述根据所述待识别图表以及目标变分自编码器，获取所述待识别图表对应的第一低维表征，包括：