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申请/专利权人：江苏泽勤创文化科技有限公司

摘要：本发明涉及电数字数据模式分析处理技术领域，具体涉及一种基于数字孪生的数据智能可视化方法。本发明通过分析不同受众群体的可视化需求，并通过分析数据维度之间的数据相关性和文本信息相关性，结合信息含量特征，对数据维度进行初步筛选；然后获取可视化参数，结合受众群体的展示需求参数，智能确定展示数据维度，减少先验内容的输入，增加可视化系统的鲁棒性，筛选各维度数据的过程考虑了不同受众群体的信息接受复杂性，提升数据输出利用率，得到更理想的可视化展示效果。

主权项：1.一种基于数字孪生的数据智能可视化方法，其特征在于，所述方法包括：获取数字孪生系统的待可视化数据；所述待可视化数据至少包含三个数据维度以及文本信息；获取当前展示受众群体的展示需求参数；根据不同数据维度之间的相关性，获取每个数据维度的信息综述参数；根据每个数据维度的所述信息综述参数和信息含量，结合每个数据维度的数据波动特征，获取每个数据维度的信息密度；根据每个数据维度的所述信息密度，筛选出初始待展示数据序列；根据所述初始待展示数据序列中各个数据维度所对应的文本信息的相关性，结合所述信息密度，获取所述初始待展示序列中每个数据维度的可视化参数；根据所述初始待展示序列中每个数据维度的所述可视化参数，结合所述展示需求参数，进行数据可视化；所述信息综述参数的获取方法包括：获取不同数据维度之间的数据相关系数；根据每个数据维度与其他所有数据维度的所述数据相关系数，获取每个数据维度的信息综述参数；所述信息综述参数与所述数据相关系数正相关；所述信息密度的获取方法包括：获取每个数据维度的数据拟合曲线；根据每个所述数据拟合曲线的波动剧烈程度，结合所述信息综述参数和所述信息含量，获取每个数据维度的信息密度；所述数据拟合曲线的波动剧烈程度、所述信息综述参数和所述信息含量均与所述信息密度正相关；所述波动剧烈程度的获取方法包括：获取每个所述数据拟合曲线的极值点数量占据对应所述数据拟合曲线上所有数据点数量的比例作为第一波动子参数；根据所述数据拟合曲线上每个数据点的斜率的偏离特征，结合数据点的变化速率，获取第二波动子参数；数据点的斜率的偏离特征和数据点的变化速率均与所述第二波动子参数正相关；融合所述第一波动子参数和所述第二波动子参数，获得每个所述数据拟合曲线的波动剧烈程度；所述数据点的斜率的偏离特征的获取方法包括：根据每个数据点的斜率与所对应的数据拟合曲线上所有数据点的斜率平均值的差异，获取每个数据点的斜率的偏离特征；所述初始待展示数据序列的获取方法包括：以每个数据维度的所述信息密度从大到小进行排列，获取第一序列；将所述第一序列等分为预设数量份，将等分后的包含所述信息密度最小值的序列作为第二序列；在所述第二序列中，根据相邻元素之间的所述信息密度的差异，获取临界信息密度；将所述信息密度小于所述临界信息密度对应的所述数据维度从所述第一序列中剔除，剩余的各数据维度所对应的数据作为初始待展示数据序列；所述可视化参数的获取方法包括：将所述文本信息向量化，获取不同文本信息向量之间的文本相关系数；根据每个所述文本信息向量与其他所述文本信息向量的所述文本相关系数，对其他所述文本信息向量进行排序，将每个所述文本信息向量对应的其他所述文本信息向量的排序结果，作为每个所述文本信息向量的相关序列；根据每个所述文本信息向量对应的所述相关序列与其他所述文本信息向量对应的所述相关序列的差异，结合每个所述文本信息向量对应的所述信息密度，获取每个数据维度的可视化参数；相关序列的差异和所述信息密度均与所述可视化参数正相关；所述进行数据可视化的方法包括：所述可视化参数和所述展示需求参数均经过归一化处理；以所述可视化参数从大到小的方式选取可视化参数逐步加入智能可视化数据序列，直到所述智能可视化数据序列中元素的所述可视化参数和值首次大于当前受众群体的所述展示需求参数，将所述智能可视化数据序列对应的数据维度的数据可视化。

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