[发明专利]一种计算机人机交互界面的图形处理方法和装置

说明书

本发明公开了一种计算机人机交互界面的图形处理方法和装置，涉及人机交互界面技术领域，计算机人机交互界面的图形处理方法包括从数据库中采集数据，并对采集的数据进行预处理操作；对进行预处理操作后的数据进行降维处理；对降维后的数据进行分级；数据分级后，再进行分片处理；将数据进行后端并行计算，形成多个可并行处理的子任务；通过改进的Q‑learning算法对数据进行可视化处理，使数据在界面上以图形的形式进行展示。本发明所述方法通过数据预处理和PCA等数据降维方法，有效地减少了数据的维度，使得大数据处理成为可能；通过并行计算和数据汇总，大大提高了数据处理的速度，使得用户可以在短时间内得到结果。

技术领域

本发明涉及人机交互界面技术领域，特别是一种计算机人机交互界面的图形处理方法和装置。

背景技术

人机交互界面是指人与计算机系统之间的通信媒体或手段，是人与计算机之间进行各种符号和动作的双向信息交换的平台。

在处理大数据集时，由于采集数据量过大，传统的数据处理和可视化方法可能会导致显示界面卡顿，甚至无法响应用户的操作，这种情况可能会极大地影响用户的体验和工作效率，并且现有的人机交互界面无法根据用户评分反馈实时进行调整，使得数据报告的整体质量和用户满意度较低。

发明内容

本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

鉴于上述和/或现有的计算机人机交互界面的图形处理方法中存在的问题，提出了本发明。

因此，本发明所要解决的问题在于如何提供一种计算机人机交互界面的图形处理方法。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种计算机人机交互界面的图形处理方法，其包括如下步骤，从数据库中采集数据，并对采集的数据进行预处理操作；对进行预处理操作后的数据进行降维处理；对降维后的数据进行分级；数据分级后，再进行分片处理；将数据进行后端并行计算，形成多个可并行处理的子任务；通过改进的Q-learning算法对数据进行可视化处理，使数据在界面上以图形的形式进行展示；通过改进的Q-learning算法对数据进行可视化处理包括如下步骤，将状态s定义为用户画像以及用户对多个数据可视化成果的评分；将行动a定义为系统可能采取的更改数据可视化成果的操作；将奖励函数r定义为基于系统响应时间t和用户满意度分数u的动态函数，通过如下公式进行表示，

式中，β代表系统响应时间t的影响因子，β∈[0,1]；初始化Q表；根据奖励函数更新Q表，公式如下所示，

Q′(s,a)←Q(s,a)+α(d)[R(t,u)+γmax(Q(s',a'))-Q(s,a)]

式中，Q(s,a)为在状态s采取行动a的预期回报，α(d)为基于数据类型d的动态学习率，α(d)=1/(1+ηD)，D是一个表示数据类型复杂度的度量，D∈[0,100]，η为基于数据类型复杂度D的影响因子，η∈[0,1]，γ为折扣因子，γ∈[0,1]，max(Q(s',a'))为在下一个状态s'中采取的可能动作的Q值；系统反复进行行动选择、实施，直到Q表收敛或者达到预设的迭代次数。

作为本发明所述计算机人机交互界面的图形处理方法和装置的一种优选方案，其中：所述数据包括用户行为数据、用户画像数据、物联网数据、地理信息数据或生物信息数据。

作为本发明所述计算机人机交互界面的图形处理方法和装置的一种优选方案，其中：所述预处理操作包括数据清洗、数据转换和数据规范化处理；所述数据规范化处理包括如下步骤，计算原始数据X的均值，计算公式如下，