一种数据处理方法、装置、电子设备和存储介质与流程

本申请涉及数据处理领域中的知识图谱领域，具体涉及一种数据处理方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术：

随着数据采集技术的飞速发展，特定人员可以从不同数据源获取与案件处理相关的第一数据。在获取到不同数据源的第一数据之后，由于各数据源的第一数据的数据构成通常不同，因此，需要特定人员人为厘清来自于各数据源的第一数据之间的关联关系，以从中获取到关键证据。

技术实现要素：

本申请提供了一种数据处理方法、装置、电子设备和存储介质。

本申请的一方面，提供了一种数据处理方法，包括：

从第一数据库中获取第一数据，其中，所述第一数据包括多个子数据；

识别所述多个子数据中具备目标关系的子数据，并生成目标数据，所述目标数据包括所述具备目标关系的子数据，以及所述目标关系的关系信息；

将所述目标数据存入关系图谱。

本申请的二方面，提供了一种数据处理装置，包括：

获取模块，用于从第一数据库中获取第一数据，其中，所述第一数据包括多个子数据；

识别模块，用于识别所述多个子数据中具备目标关系的子数据，并生成目标数据，所述目标数据包括所述具备目标关系的子数据，以及所述目标关系的关系信息；

存储模块，用于将所述目标数据存入关系图谱。

本申请的三方面，提供了一种电子设备，其特征在于，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行所述数据处理方法。

本申请的四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令用于使所述计算机执行所述数据处理方法。

根据本申请的技术解决了现有技术中，在分析各数据源的第一数据之间的关联关系时，存在的耗时较长的问题。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本申请的范围。本申请的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：

图1是本申请实施例提供的数据处理方法的流程图之一；

图2是本申请实施例中直接单次关系的结构示意图；

图3是本申请实施例中直接持续关系的结构示意图；

图4是本申请实施例中间接单次关系的结构示意图；

图5是本申请实施例中间接持续关系的结构示意图；

图6是本申请实施例提供的数据处理方法的流程图之二；

图7是本申请实施例中将第一数据导入关系抽取模型的结构示意图；

图8是本申请实施例提供的数据处理方法的流程图之三；

图9是本申请实施例提供的数据处理装置的结构示意图；

图10是用来实现本申请实施例的数据处理方法的电子设备的框图。

具体实施方式

以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

请参见图1，图1是本申请实施例提供的一种数据处理方法，包括：

步骤s101、从第一数据库中获取第一数据，其中，所述第一数据包括多个子数据。

上述第一数据库可以存储来自于一个数据源的第一数据，也可以存储来自于多个不同数据源的第一数据。其中，所述第一数据可以是指数据采集设备所采集的第一数据、互联网数据、以及特定人员线下人工采集的数据，例如，可以是道路交通路口的监控装置所拍摄到的影像数据、也可以是网民在互联网所发布的数据、还可以是特定人员在公共场所人工采集到的流动人员的身份信息及人脸信息等数据。

上述第一数据中的子数据可以是指第一数据中所携带的数据。例如，当所述第一数据为监控设备基于所拍摄的照片所生成的数据时，假设所述照片中包括车辆的车牌号、驾驶员的人脸特征等数据，所述监控设备中记录了拍摄该照片时的时间、以及监控设备的id号等信息，其中，基于所述监控设备的id号可以确定拍摄的地点。在此情形下，所述第一数据可以包括如下子数据：车辆的车牌号、驾驶员的人脸特征、监控设备的id号等，其中，拍摄的地点可以作为所述子数据监控设备的id号的属性信息，拍摄该照片时的时间可以作为车牌号的属性信息。又例如，当所述第一数据为特定人员在公共场所人工采集到的流动人员的身份信息及人脸信息等数据时，所述第一数据可以包括如下子数据：流动人员的身份信息、人脸照片、采集的时间、采集的地点等。

具体地，每个数据源所生成的第一数据可以是具有固定数据结构的数据，不同的数据源所生成的第一数据的数据结构可以不同。所述第一数据中可以包括字段说明，以及与字段说明对应的具体数据，例如，所生成的第一数据可以是：[车辆的车牌号：xxx1；驾驶员的人脸特征：xxx2；监控设备的id号：xxx3]，其中，车辆的车牌号、驾驶员的人脸特征、监控设备的id号为字段说明，xxx1、xxx2、xxx3为与字段说明对应的具体数据，也即上述子数据。这样，通过生成具有固定数据结构的数据，以便于后续对第一数据进行识别。

步骤s102、识别所述多个子数据中具备目标关系的子数据，并生成目标数据，所述目标数据包括所述具备目标关系的子数据，以及所述目标关系的关系信息。

上述目标关系可以是通用的关系类型，例如，可以是存在关系、存在直接关系、存在间接关系等通用的关系类型，这样，各种类型的第一数据的子数据之间的关系均可通过该目标关系进行表达。以便于后续将各种类型的第一数据中所携带的子数据之间的关系在同一关系图谱中体现。

其中，所述第一数据中通常携带了各子数据之间的关联关系，例如，当所述第一数据为：[车辆的车牌号：xxx1；驾驶员的人脸特征：xxx2；监控设备的id号：xxx3]时，由于车辆的车牌号、驾驶员的人脸特征均是通过监控设备直接拍摄到的数据，因此，xxx1与xxx3之间存在直接关系、xxx2与xxx3之间存在直接关系，通过确定此类关系，可以确定目标车辆与目标人物的轨迹信息等。又由于车辆的车牌号与驾驶员的人脸特征出现于同一张照片中，即车辆的车牌号与驾驶员的人脸特征通过监控设备建立了的联系，因此，xxx1与xxx2之间存在间接关系，通过获取该关系，以便于后续确定驾驶该车辆的人是否为该车辆的车主等信息。基于此，该案例中，可以识别到的目标数据可以是以下数据中的至少一种：[xxx1，xxx3，直接关系]、[xxx2，xxx3，直接关系]、[xxx1，xxx2，间接关系]等。

步骤s103、将所述目标数据存入关系图谱。

具体地，由于所述目标数据中包括具备目标关系的子数据，以及所述目标关系的关系信息，因此，在将目标数据存入关系图谱时，为了使关系图谱可以清晰的体现出各子数据之间的关系，可以将目标数据中的每个子数据作为所述关系图谱中的一个连接节点，并可通过连接线连接不同的连接节点以体现出各子数据之间的目标关系，此外，不同类型的目标关系可以通过不同类型的线条表示，例如直线、虚线、加粗线等。

这样，不同来源的第一数据中所携带的子数据之间的关联关系均可通过关系图谱予以体现，且当不同来源的第一数据中存在部分子数据相同时，此类子数据将共用关系图谱中的连接节点，从而在关系图谱中自动建立不同第一数据之间的关联关系。例如，在将来自于第一数据源的第一目标数据[a，b，直接关系]，以及来自于第二数据源的第二目标数据[a，c，直接关系]存入所述关系图谱之后，子数据b与子数据c将通过子数据a建立间接关系，从而建立第一目标数据与第二目标数据之间关联关系，并挖掘出了隐藏于第一目标数据与第二目标数据之间的隐藏关系[b，c，间接关系]，且可将该隐藏关系直接体现于关系图谱中。

该实施方式中，通过在第一数据中识别具有目标关系的子数据，并将所识别出的具有目标关系的子数据存入关系图谱，以通过关系图谱体现各子数据之间的关联关系。这样，在将所有第一数据中具有目标关系的子数据均存储于关系图谱之后，无论第一数据的来源和数据构成是否相同，所述关系图谱均可直观的体现出各第一数据之间的关联关系。从而实现了自动挖掘各第一数据之间的关联关系的作用，提高了对第一数据进行关联分析的效率。

本申请实施例提供的数据处理方法可用于云平台或云计算中。例如，云平台中的服务器基于业务需求，需要对不同来源的第一数据进行关联分析时，可以采用本申请实施例所提供数据处理方法进行分析。

可选地，所述关系图谱包括多个连接节点，每个连接节点存储一个不同的子数据，所述将所述目标数据存入关系图谱包括：

在所述关系图谱中确定与所述目标数据中的子数据一一对应的目标连接节点，其中，所述目标连接节点为存储所述目标数据中的子数据的连接节点；

在所述关系图谱中，连接具有所述目标关系的子数据所对应的所述目标连接节点。

具体地，可以通过将每个子数据存储于一个特定的连接节点，并通过连接线连接具有所述目标关系的连接节点，从而在关系图谱中体现出各子数据之间的关联关系；其中，所述具有所述目标关系的连接节点是指：连接节点中的子数据具有所述目标关系。

由于上述子数据可能作为不同类型的第一数据中的子数据，例如，某一特定对象可以作为监控设备所采集的第一数据中的子数据，也可以作为特定人员现场采集的第一数据中的子数据，还可以作为从网络上收集的与该特定对象相关的第一数据中的子数据。因此，通过将每个子数据存储于同一关系图谱，这样，当多个第一数据中的目标数据均包括某一子数据时，在将所述多个第一数据中的目标数据存储于关系图谱之后，这些目标数据将共用一个连接节点，从而通过该连接节点体现出这些第一数据之间的关联关系。

该实施方式中，通过在关系图谱中以连接点及连接线的形式体现各第一数据的子数据之间的关联关系，从而可以直观的厘清各第一数据之间的关联关系，该关系图谱可以由电子设备自动生成，相对于现有技术中采用人工分析的方式，可以有效的提高对第一数据进行关联分析的效率。

可选地，每个连接节点除了可以存储所述子数据之外，还可以存储与该子数据的属性信息，例如，以监控设备拍摄在道路上拍摄照片的场景为例，当某一连接节点存储的子数据为某一车辆的车牌号码时，该子数据中还可以存储拍摄该车牌号码时间，该时间可以是最近一次拍摄该车牌号码的时间，也可以是历史拍摄过程中，每次拍摄该车牌号码的时间，其中，该车牌号码可以作为该连接节点身份标识，而该连接节点所存储的时间则可作为该子数据的属性信息。应当理解的，上文所说的不同目标数据具有相同的子数据是指，该子数据的身份标识相同，其中，子数据的属性信息可以不同。具体地，用户基于关系图谱确定第一数据之间存在关联之后，可以通过查询子数据的属性信息，以进一步确定第一数据之间相关联的具体数据。

可选地，所述在所述关系图谱中确定与所述目标数据中的子数据一一对应的目标连接节点，包括：

在所述多个连接节点中不包括第一目标节点的情况下，在所述关系图谱中创建所述第一目标节点，其中，所第一目标节点为存储所述目标数据中的任一子数据的连接节点；

将所述第一目标节点确定为所述目标连接节点。

应当说明的是，在所述多个连接节点包括所述第一目标节点的情况下，则直接将所述第一目标节点确定为所述目标连接节点，而无需额外进行创建。

具体地，以下以一具体实施例对上述将目标数据存储于关系图谱的过程做进一步说明，其中，该目标数据包括第一子数据和第二子数据，所述第一子数据与第二子数据之间存在所述目标关系。首先基于第一子数据和第二子数据分别在所述关系图谱的所有连接节点中进行查询，若关系图谱中存在两个分别与所述第一子数据和第二子数据对应的第一目标节点，则将该两个第一目标节点分别确定为目标连接节点，并连接该两个第一目标节点，从而完成了将目标数据存储于关系图谱的过程。若所述关系图谱中的所有连接节点中仅存在第一目标节点，例如，该第一目标节点存储的是第一子数据时，则在关系图谱中增加一个连接节点，并将所述第二子数据存储于所新增的连接节点中，从而完成了目标连接节点的确定过程。相应地，若所述关系图谱中不存在所述第一目标节点时，则相应在所述关系图谱中增加两个连接节点，并将所述第一子数据和第二子数据分别存储于所增加的两个连接节点之中，从而完成了目标连接节点的确定过程。在确定目标连接节点之后，通过连接线连接所确定的目标连接节点。

可选地，所述识别所述多个子数据中具备目标关系的子数据，并生成目标数据之前，所述方法还包括：

确定所述目标关系，其中，所述目标关系为用户在至少两个预设关系中所选中的关系，所述至少两个预设关系包括直接关系和间接关系。

上述直接关系可以包括直接单次关系和直接持续关系，其中，第一数据中的两个子数据之间存在直接关系的情况下，可以进一步根据其存在直接关系的频率，进一步确定二者是存在直接单次关系还是直接持续关系，当二者在一段时间内仅仅存在过一次直接关系时，则可以认为二者存在的是直接单次关系，而当二者在一段时间内每隔预设时长均会产生一次直接关系时，则可认为二者存在直接持续关系。例如，某一车库的摄像头在监控过程中，若半年内，仅识别到一次第一车牌号的记录，则认定该摄像头的id与该第一车牌号存在的是直接单次的关系，而若半年内，该摄像头每天都会产生第二车牌号的识别记录，则可认为该摄像头的id与该第二车牌号存在的是直接持续的关系。此外，也可以分别用图2和图3表示a1与a2之间存在直接单次关系和直接持续关系，在识别a1与a2之间的直接单次关系时，无需设置时长信息，仅需识别到a1与a2之间的直接单次关系即完成识别过程。在识别a1与a2之间的直接持续关系时，可以设置一个持续时长，即识别该持续时长内，a1与a2之间直接关系的次数，该持续时长内a1与a2之间直接关系的次数超过预设阈值时，则认为a1与a2之间存在直接持续关系。通过将直接关系进一步细分为直接单次关系和直接持续关系，可以进一步对第一数据之间的关系进一步细化。

相应地，上述间接关系可以包括间接单次关系和间接持续关系，下文仍以摄像头拍摄车牌号的场景为例，对上述间接单次关系和间接持续关系之间的区别做进一步解释说明。由上述论述可知，在摄像头拍摄到出现于同一张照片中的驾驶者和车牌号时，该驾驶者与车牌号之间通过摄像头建立了间接关系，所谓的间接单次关系可以是指在一段时间内所拍摄的多次某车辆的记录中，仅存在一张照片能够体现第一驾驶者与该车牌号之间的间接关系。相应地，若在一段时间内多次拍摄某车辆的记录中，每次拍摄的照片中均能体现出第二驾驶者与该车牌号之间的间接关系，则可认为第二驾驶者与该车牌号之间存在间接持续关系。此外，也可以分别用图4和图5表示a1与a2之间存在间接单次关系和间接持续关系，其中，a1与a2之间通过b1产生关系，在此情形下，间接单次关系和间接持续关系之间的区别与上述直接单次关系和直接持续关系之间的区别类似，为避免重复，在此不再予以赘述。

具体地，可以搭建一个关系抽取模型自动完成上述目标数据的识别及抽取过程，用户在关系抽取模型中制定关系抽取任务之前，可以预先选择所述预设关系中的某一关系作为所需分析的目标关系，当然，也可以同时选择所有预设关系分别作为所述目标关系，以便于所生成的关系图谱可以完整的体现出各第一数据之间所存在的所有关联关系。

该实施方式中，通过设置多种预设关系供用户进行选择，以便于用户快速将所需引入的新数据接入关系图谱进行分析。由于新数据的引入到生成关联关系，不需要重新进行开发，有效的提高了对第一数据进行关联分析的分析效率。

可选地，所述将所述目标数据存入关系图谱之后，所述方法还包括：

接收用户的第一查询指令，其中，所述第一查询指令包括第二目标节点和所述目标关系，所述第二目标节点为所述多个连接节点中的任一连接节点；

基于所述第一查询指令对所述关系图谱进行查询，得到目标关系图谱，其中，所述目标关系图谱包括所述第二目标节点，以及所述多个连接节点中与所述第二目标节点具有所述目标关系的连接节点。

通常每个数据源每天都能新增大量的第一数据，而关系图谱中通常需要体现多个不同数据源在较长一段时间内所生成的所有第一数据之间的关联关系。因此，所生成关系图谱中的连接点和连接线通常是错综复杂的，基于此，本申请实施例可以为所述关系图谱建立索引，用户可以基于查询指令输入约束条件在关系图谱中查询出部分图谱进行展示。例如，当用户需要研究某一车辆的行驶轨迹时，可以输入该车辆的车牌号并以直接关系作为所述目标关系进行查询，即可查询到拍摄到该车牌号的所有监控设备的id，并基于监控设备的id确定监控设备的位置，然后按照时间顺序连接所确定出的所有监控设备的位置，即可确定该车辆在某一时间段内的行驶轨迹。

该实施方式中，通过为关系图谱设置可查询功能，有利于用户快速在关系图谱中查询到与目标对象相关的所有第一数据。

可选地，由于每个数据源的第一数据通常都是实时进行更新的，为了确保关系图谱中可以保有各第一数据之间最新的关联关系，因此，可以制定相应的调度任务，从各数据源定期抽取新增的第一数据，并在抽取到新增的第一数据的情况下，对第一数据进行识别，并将识别到的目标数据存入所述关系图谱。以便于基于新产生的第一数据及时对关系图谱进行更新。

具体地，在制定上述调度任务时，可以配置调度的规则，其中，所述调度规则可以是指：每次导入的第一数据是全量导入还是增量导入、调度的频率等相关规则。

可选地，在所述第一数据包含的子数据的数量超过第一预设值的情况下，可以将所述第一数据拆分为若干个子第一数据，并分别对每个子第一数据进行识别，得到相应的目标数据，并将所得到的目标数据分别存入所述关系图谱。例如，当某一第一数据记录了某一摄像头在一个月内所拍摄到的所有第一数据时，可以按照天为单位对该第一数据进行拆分，这样，可以避免由于第一数据的文件过大而导致任务执行失败的问题。

可选地，所述识别所述多个子数据中具备目标关系的子数据，并生成至少两个所述目标数据包括：

对所述多个子数据进行去重操作，得到多个目标子数据；

识别所述多个目标子数据中具备目标关系的目标子数据，并生成目标数据，所述目标数据包括所述具备目标关系的目标子数据，以及所述目标关系的关系信息；

将所述目标数据存入关系图谱。

其中，所述对多个子数据进行去重操作包括：从所述多个子数据中筛选出相同的子数据，然后，获取所选出的相同的子数据的生成时间点，当其中两个相同的子数据的生成时间点之间的时间间隔小于第二预设值时，保留该两个相同的子数据中其中一个，从而完成去重过程。其中，所述子数据的生成时间点可以是指数据采集设备所采集到该子数据的生成时间点，该过程中，通过将生成时间点较为接近的相同的子数据予以去重，从而避免了短时间内所生成的重复数据造成对分析结果的干扰。

应当说明的是，该实施方式与上述实施例的区别仅在于：在识别所述多个目标子数据中具备目标关系的目标子数据之前，增加了去重操作的步骤，此外，本实施例的其他步骤可以与上述实施例相同，且能实现相同的有益效果，为避免重复，在此不再予以赘述。

请参见图6，图6是本申请一具体实施例所提供的数据处理方法的流程图，具体包括：

在对第一数据进行处理之前，用户可以预先制定调度任务，然后基于制定的调度任务从第一数据库中获取第一数据，并将所获取的第一数据传递至关系抽取模型，由所述关系抽取模型抽取第一数据中的目标数据，然后所抽取的目标数据以数据量的形式存入所述关系图谱。从而完成第一数据的处理过程。其中，可以预先对每个数据源的第一数据的结构进行分析，以便于确定各数据源的第一数据中不同字段(即子数据)之间存在的关系，然后，将所确定的各数据的第一数据中不同字段之间的关系输入关系抽取模型，后续关系抽取模型在对第一数据进行解析时，即可根据第一数据的结构对存在目标关系的子数据进行识别，从而得到目标数据。所述将数据源的数据导入关系抽取模型的过程也可以如图7所示，将各数据源的第一数据统一自适应的导入关系抽取模型，由关系抽取模型自动对来自于各数据源的第一数据进行识别。

请参见图8，当需要在关系图谱中引入新的数据时，用户可以在关系选择模块中选择目标关系，然后，在任务注册模块制定相应的第一数据的调度规则，系统将基于用户填写的信息，自动生成数据流任务需要的配置，并注册数据量任务。然后，再将第一数据库中的第一数据接入系统即可完成第一数据之间的关联关系的分析过程。

请参见图9，图9是本申请实施例提供的一种数据处理装置900，包括：

获取模块901，用于从第一数据库中获取第一数据，其中，所述第一数据包括多个子数据；

识别模块902，用于识别所述多个子数据中具备目标关系的子数据，并生成目标数据，所述目标数据包括所述具备目标关系的子数据，以及所述目标关系的关系信息；

存储模块903，用于将所述目标数据存入关系图谱。

可选地，所述关系图谱包括多个连接节点，每个连接节点存储一个不同的子数据，所述存储模块903包括：

确定子模块，用于在所述关系图谱中确定与所述目标数据中的子数据一一对应的目标连接节点，其中，所述目标连接节点为存储所述目标数据中的子数据的连接节点；

连接子模块，用于在所述关系图谱中，连接具有所述目标关系的子数据所对应的所述目标连接节点。

可选地，所述确定子模块包括：

创建单元，用于在所述多个连接节点中不包括第一目标节点的情况下，在所述关系图谱中创建所述第一目标节点，其中，所第一目标节点为存储所述目标数据中的任一子数据的连接节点；

确定单元，用于将所述第一目标节点确定为所述目标连接节点。

可选地，所述装置还包括：

确定模块，用于确定所述目标关系，其中，所述目标关系为用户在至少两个预设关系中所选中的关系，所述至少两个预设关系包括直接关系和间接关系。

可选地，所述装置还包括：

接收模块，用于接收用户的第一查询指令，其中，所述第一查询指令包括第二目标节点和所述目标关系，所述第二目标节点为所述多个连接节点中的任一连接节点；

查询模块，用于基于所述第一查询指令对所述关系图谱进行查询，得到目标关系图谱，其中，所述目标关系图谱包括所述第二目标节点，以及所述多个连接节点中与所述第二目标节点具有所述目标关系的连接节点。

本实施例提供的数据处理装置900能够实现图1-8所示的方法实施例中的各个过程，且可以达到相同有益效果，为避免重复，这里不再赘述。

根据本申请的实施例，本申请还提供了一种电子设备和一种可读存储介质。

如图10所示，是根据本申请实施例的数据处理方法的电子设备的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。

如图10所示，该电子设备包括：一个或多个处理器1001、存储器1002，以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如，耦合至接口的显示设备)上显示gui的图形信息的指令。在其它实施方式中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个电子设备，各个设备提供部分必要的操作(例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。图10中以一个处理器1001为例。

存储器1002即为本申请所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中，所述存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令，以使所述至少一个处理器执行本申请所提供的数据处理方法。本申请的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行本申请所提供的数据处理方法。

存储器1002作为一种非瞬时计算机可读存储介质，可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的数据处理方法对应的程序指令/模块(例如，附图9所示的获取模块901、识别模块902和存储模块903)。处理器1001通过运行存储在存储器1002中的非瞬时软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的数据处理方法。

存储器1002可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据数据处理方法的电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器1002可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中，存储器1002可选包括相对于处理器1001远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至数据处理方法的电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

数据处理方法的电子设备还可以包括：输入装置1003和输出装置1004。处理器1001、存储器1002、输入装置1003和输出装置1004可以通过总线或者其他方式连接，图10中以通过总线连接为例。

输入装置1003可接收输入的数字或字符信息，以及产生与数据处理方法的电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入，例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置1004可以包括显示设备、辅助照明装置(例如，led)和触觉反馈装置(例如，振动电机)等。该显示设备可以包括但不限于，液晶显示器(lcd)、发光二极管(led)显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中，显示设备可以是触摸屏。

此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、专用asic(专用集成电路)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

这些计算程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令，并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的，术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(pld))，包括，接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。

为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)和互联网。

计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。

根据本申请实施例的技术方案，通过在第一数据中识别具有目标关系的子数据，并将所识别出的具有目标关系的子数据存入关系图谱，以通过关系图谱体现各子数据之间的关联关系。这样，在将所有第一数据中具有目标关系的子数据均存储于关系图谱之后，无论第一数据的来源和数据构成是否相同，所述关系图谱均可直观的体现出各第一数据之间的关联关系。从而实现了自动挖掘各第一数据之间的关联关系的作用，提高了对第一数据进行关联分析的效率。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请保护范围之内。