1.图谱
之前看过米哥的一篇文章《
知识图谱及金融相关
》，文章主要是一些介绍，所以一直打算写个关于股票方面图谱的东西。关于知识图谱，概念有很多，具体大家可自行百度，我这里只摘录米哥之前的文章里面的概念。
什么是知识图谱？
直接了当的说，知识图谱是人工智能技术的重要组成部分，它是具有语义处理与信息互联互通能力的知识库。通常在智能搜索、机器人聊天、智能问答以及智能推荐方面有着广泛的应用。
今天我们学习和探讨的知识图谱，实际是Google公司在2012年提出的为了提高搜索引擎能力，增强用户的搜索效率效果以及搜索体验的一种技术实践。
而在10年前，就已经提出了语义网的概念，呼吁业界推广并完善利用本体（Ontology）模型来形式化表达数据中的隐含语义，便于知识的高效呈现和利用。知识图谱技术的出现正是基于以上相关研究，是对语义网相关技术和标准的提升。
知识图谱中的一些概念要素：
实体
：是指具有可区别性且独立存在的某种事物(有点像面向对象编程里的Object)。如某一种动物、某一个城市、某一种水果、某一类商品等等。世界万物有具体事物组成，此指实体。实体是知识图谱中的最基本元素，不同的实体间存在不同的关系。
语义类（概念）：概念主要指集合、类别、对象类型、事物的种类，例如人物、地理等。
属性
：主要指对象可能具有的属性、特征、特性、特点以及参数，例如国籍、生日等。
属性值
：主要指对象指定属性的值，例如国籍对应的“中国”、生日对应1988-09-08等。每个属性-属性值对可用来刻画实体的内在特性。
关系
：用来连接两个实体，刻画它们之间的关联。形式化为一个函数，它把kk个点映射到一个布尔值。在知识图谱上，关系则是一个把kk个图节点(实体、语义类、属性值)映射到布尔值的函数。
知识图谱中一般用
三元组
的方式来表达，三元组的基本形式主要包括(实体1-关系-实体2)和(实体-属性-属性值)等。每个实体可用一个全局唯一确定的ID来标识，每个属性-属性值对可用来刻画实体的内在特性。
2.利用tushare数据建立图谱
这个是重点，关注
tushare
有一段时间了，一直想写点什么东西，一直没有时间。
tushare
免费提供各类金融数据和区块链数据，这篇文章用的就是
tushare
的数据，对米哥表示感谢。
tushare
支持很多的数据，限于篇幅限制，我只能找最基础的属性建立一个简单的图谱。
属性为，股票所属的地区(area)，所属的工业分类(industry)，所属的版块(market)。
获取该数据的
API接口说明
红框为需要用到的分类属性
2.1. 利用python api获取数据
import tushare as ts
ts.set_token('...') # token需要注册之后，然后获取到的token，这里就不写明我的token了
pro = ts.pro_api()
df = pro.stock_basic(exchange_id='', list_status='L', fields='ts_code,symbol, name,area,industry,fullname, enname, market,exchange, curr_type, list_status, list_date, delist_date,is_hs') # 股票的基本信息，这里面有三个股票的基本信息，地区(area)，工业类别(industry)，市场(market)
具体的API接口请参考
数据接口
3.利用InteractiveGraph建立图谱
此处推荐另一个不错的开源项目
InteractiveGraph
，感谢原作者。
demo链接
这是原项目的一个截图。数据是红楼梦。
3.1. InteractiveGraph数据格式
完整的数据比较大，此处只写个简单的数据格式。
我们需要把tushare返回的数据结构，改造为InteractiveGraph认识的数据结构。
import json
import os
import uuid
import pandas as pd
from data_hive import BASIC_DATA_STORE_FOLDER, GRAPH_DATA_FULLNAME
def __init_graph_categories():
"""
将基础数据合并为图数据
:return:
"""
# 加载地区数据，工业指数，概念
industry_fullname = os.path.join(os.environ['STOCK_DATA'], 'data_hive', 'basic_data', 'industry.csv')
industry_series = pd.Series.from_csv(industry_fullname)
industry_list = industry_series.tolist()
concept_fullname = os.path.join(os.environ['STOCK_DATA'], 'data_hive', 'property_data', 'concept.csv')
concept_dataframe = pd.read_csv(concept_fullname)
concept_list = concept_dataframe['name'].tolist()
dic_categories = dict()
for concept in concept_list:
dic_categories[concept] = concept
for industry in industry_list:
dic_categories[industry] = industry
return dic_categories
def create_graph_data_job():
dic_categories = {'Stock': '股票', 'Area': '地区', 'Industry': '工业分类', 'Market': '市场'}
basic_fullname = os.path.join(BASIC_DATA_STORE_FOLDER, 'basic.csv')
nodes = []
edges = []
basic_dataframe = pd.read_csv(basic_fullname)
dic_area_id = __get_area_nodes(basic_dataframe, nodes)
dic_industry_id = __get_industry_nodes(basic_dataframe, nodes)
dic_market_id = __get_market_nodes(basic_dataframe, nodes)
__get_stock_nodes(basic_dataframe, nodes)
__get_stock_edges_with_area(basic_dataframe, dic_area_id, edges)
__get_stock_edges_with_industry(basic_dataframe, dic_industry_id, edges)
__get_stock_edges_with_market(basic_dataframe, dic_market_id, edges)
dic = dict()
dic['categories'] = dic_categories
dic['data'] = dict()
dic['data']['nodes'] = nodes
dic['data']['edges'] = edges
if os.path.exists(GRAPH_DATA_FULLNAME):
os.remove(GRAPH_DATA_FULLNAME)
with open(GRAPH_DATA_FULLNAME, 'w') as f:
json.dump(dic, f, ensure_ascii=False)
def __get_area_nodes(basic_dataframe, nodes):
dict_area_id = dict()
for name, group in basic_dataframe.groupby('area'):
dic_node = dict()
dic_node['label'] = name
dic_node['value'] = group.shape[0]
dic_node['id'] = int(uuid.uuid1())
dic_node['categories'] = ['Area']
dic_node['info'] = ''
dict_area_id[name] = dic_node['id']
nodes.append(dic_node)
return dict_area_id
def __get_industry_nodes(basic_dataframe, nodes):
dict_industry_id = dict()
for name, group in basic_dataframe.groupby('industry'):
dic_node = dict()
dic_node['label'] = name
dic_node['value'] = group.shape[0]
dic_node['id'] = int(uuid.uuid1())
dic_node['categories'] = ['Industry']
dic_node['info'] = ''
dict_industry_id[name] = dic_node['id']
nodes.append(dic_node)
return dict_industry_id
def __get_market_nodes(basic_dataframe, nodes):
dict_market_id = dict()
for name, group in basic_dataframe.groupby('market'):
dic_node = dict()
dic_node['label'] = name
dic_node['value'] = group.shape[0]
dic_node['id'] = int(uuid.uuid1())
dic_node['categories'] = ['Market']
dic_node['info'] = ''
dict_market_id[name] = dic_node['id']
nodes.append(dic_node)
return dict_market_id
def __get_stock_nodes(basic_dataframe, nodes):
for i in range(basic_dataframe.shape[0]):
dic_node = dict()
dic_node['label'] = basic_dataframe.iloc[i]['name']
dic_node['value'] = 1
dic_node['id'] = basic_dataframe.iloc[i]['ts_code']
dic_node['info'] = ''
dic_node['categories'] = ['Stock']
nodes.append(dic_node)
def __get_stock_edges_with_area(basic_dataframe, dic_area_id, edges):
for i in range(basic_dataframe.shape[0]):
edge = dict()
edge['id'] = int(uuid.uuid1())
edge['label'] = 'Area'
edge['from'] = basic_dataframe.iloc[i]['ts_code']
edge['to'] = dic_area_id[basic_dataframe.iloc[i]['area']]
edges.append(edge)
def __get_stock_edges_with_industry(basic_dataframe, dic_area_id, edges):
for i in range(basic_dataframe.shape[0]):
edge = dict()
edge['id'] = int(uuid.uuid1())
edge['label'] = 'Industry'
edge['from'] = basic_dataframe.iloc[i]['ts_code']
edge['to'] = dic_area_id[basic_dataframe.iloc[i]['industry']]
edges.append(edge)
def __get_stock_edges_with_market(basic_dataframe, dic_area_id, edges):
for i in range(basic_dataframe.shape[0]):
edge = dict()
edge['id'] = int(uuid.uuid1())
edge['label'] = 'Market'
edge['from'] = basic_dataframe.iloc[i]['ts_code']
edge['to'] = dic_area_id[basic_dataframe.iloc[i]['market']]
edges.append(edge)
if __name__ == '__main__':
create_graph_data_job()
InteractiveGraph数据格式:
{
"categories":
{
"Area": "地区",
"Market": "市场",
"Industry": "工业分类",
"Stock": "股票"
},
"data":
{
"nodes":
[
{
"info": "",
"value": 288, // value是该分类，有多少支股票
"label": "上海",
"categories": ["Area"],
"id": 186063112711690369465957503787509417235
},
{
"info": "",
"value": 130,
"label": "专用机械",
"categories": ["Industry"],
"id": 186084073314365143238378290935655761171
},
{
"info": "",
"value": 931,
"label": "中小板",
"categories": ["Market"],
"id": 186109520132514124716557123458730493203
},
{
"info": "",
"value": 1,
"label": "平安银行",
"categories": ["Stock"],
"id": "000001.SZ"
},
...
],
"edges":
[
{
"label": "Area",
"from": "000001.SZ",
"to": 186078121060971771585817877132061902099,
"id": 187756920664596399771974970653013640467
},
...
]
}
}
3.2 flask发布服务
3.2.1 flask代码
import os
from flask import Blueprint, request, redirect, render_template
from jinja2 import Environment, FileSystemLoader
graph = Blueprint('graph', __name__)
@graph.route('/graph/relation', methods=['GET'])
def get_relation():
"""
:return:
"""
logger.info('获取关系')
stock1 = request.args.get('stock1')
stock2 = request.args.get('stock2')
return render_template('relation.html', stock1=stock1, stock2=stock2)
app = Flask(__name__)
app.register_blueprint(graph)
if __name__ == '__main__':
app.run()
4.效果
