CN115080630A - 基于图数据库的法律案源关系搜索方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于图数据库的法律案源关系搜索方法，它涉及一种法律案源关系搜索方法。包括以下步骤：1、使用图数据库存储案源数据；2、使用图数据库存储案源‑律师、案源‑当事人、案源‑法律法规关系；3、使用gremlin语言实现查询与统计分析。本发明实现方式更为简单，无需借助后端技术，通过图数据库hugegraph的http接口即可实现相关查询与分析统计。降低了技术架构的复杂度与实现成本。同时，hugegraph的底层存储引擎可选择多种已有开源数据库，没有和具体的某一种数据库耦合，在部署方面，只需要部署hugegraph服务端一个组件，加上已有的mysql或者hbase等数据库作为存储层即可完成。Greemlin查询语言专门针对关系型查询进行优化，可提供更为高效的查询与分析。
Description
技术领域
本发明涉及的是一种法律案源关系搜索方法，具体涉及一种基于图数据库的法律案源关系搜索方法。
背景技术
随着软件技术的发展与政务数据获取难度的降低，越来越多的软件服务商开始专注于法律相关方面资料的搜索与分析。以法律文书为例，在当前的法律文书网上已公开的文书数量达到1多亿条，面对如此庞大数量的案源数据，市面上除了使用搜索引擎针对性的提供搜索之外，并没有对案源本身、案源涉及到的当事人、代理律师等关系进行有效的分析及利用。现有技术一般采用elasticsearch作为存储查询引擎，通过关键字搜索的方式高效实现案源数据的搜索与查询。以统计律师关联的案源为例，一般指定律师作为搜索查询条件，elasticsearch 搜索引擎返回该律师条件下的关联案源，结合后端技术（如java、python等）实现相关的统计与分析。
因此，有必要对按案源之间的关系、案源涉及到的当事人、代理律师、引用法律法规等关系进行更为合理的存储与利用。
综上所述，本发明设计了一种基于图数据库的法律案源关系搜索方法。
发明内容
针对现有技术上存在的不足，本发明目的是在于提供一种基于图数据库的法律案源关系搜索方法，通过采用图数据库的方式存储数据，通过专用的图查询语言，实现案源之间关系、案源与当事人关系、案源与律师关系的快速查询与分析。
为了实现上述目的，本发明是通过如下的技术方案来实现：基于图数据库的法律案源关系搜索方法，包括以下步骤：
1、使用图数据库存储案源数据；
2、使用图数据库存储案源-律师、案源-当事人、案源-法律法规关系；
3、使用gremlin语言实现查询与统计分析。
所述的步骤1和步骤2的存储部分包括：
1.1、提取已有案源文书数据中的id、基本信息(案号、案由、审理法院等)、律师信息、当事人信息、引用法律法规；
1.2、分别将案源、律师、当事人、法律法规作为hugegraph数据库中的顶点进行存储；
1.3、将案源-律师关系、案源-当事人关系、案源-法律法规关系作为hugegraph的边进行存储。
所述的步骤2采用图数据库hugegraph存储案源、当事人、律师、法律法规等信息。
所述的步骤3的查询部分包括：
3.1、以案源作为查询起点，通过图查询语言gremlin快速查询出当前案源所关联的律师、当事人、法律法规等信息；
3.2、接着以查询出的律师、当事人、法律法规等节点作为起点，查询出关联的案源；
3.3、至此，案源与案源的关系路径被查询出来，反复重复步骤3.1、步骤3.2两步，可以更深层次的查询出与起始案源相关联的案源；
3.4、同理，上述的查询起点可以更换为当事人、律师、法律法规。
所述的步骤3的分析统计基于步骤1和步骤2的存储方式，以律师作为查询入口，可快速查询出律师关联的案源信息，较为方便的构建出该律师的画像数据。
本发明具有以下有益效果：
1、与传统的搜索引擎（elasticsearch）结合后端技术（java、python）相比，本发明的实现方式更为简单，无需借助后端技术，通过图数据库hugegraph 的http接口即可实现相关查询与分析统计。无疑降低了技术架构的复杂度与实现成本。
2、同时，hugegraph的底层存储引擎可选择多种已有开源数据库，没有和具体的某一种数据库耦合，在部署方面，只需要部署hugegraph服务端一个组件， 加上已有的mysql或者hbase等数据库作为存储层即可完成。
3、Greemlin查询语言专门针对关系型查询进行优化，相比传统的方式，同样资源情况下，可提供更为高效的查询与分析。
4、天然的分布式存储，以存储层采用hbase为例，当现有资源不足以存储下数据时，只需要对应扩展hbase 的节点，无需单独运维升级成本。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式来详细说明本发明；
图1为本发明的方法流程图。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
参照图1，本具体实施方式采用以下技术方案：基于图数据库的法律案源关系搜索方法，包括：
一、存储部分：
1.提取已有案源文书数据中的id、基本信息(案号、案由、审理法院等)、律师信息、当事人信息、引用法律法规；
2.分别将案源、律师、当事人、法律法规作为hugegraph数据库中的顶点进行存储；
3.将 案源-律师关系、案源-当事人关系、案源-法律法规关系作为hugegraph的边进行存储。
二、查询部分：
1.以案源作为查询起点，通过图查询语言gremlin快速查询出当前案源所关联的律师、当事人、法律法规等信息。
2.接着以查询出的律师、当事人、法律法规等节点作为起点，查询出关联的案源。
3.至此，案源与案源的关系路径被查询出来，反复重复1、2两步，可以更深层次的查询出与起始案源相关联的案源；
4.同理，上述的查询起点可以更换为当事人、律师、法律法规。
三、分析统计：
基于上述存储方式，以律师作为查询入口，可快速查询出律师关联的案源信息，较为方便的构建出该律师的画像数据。
本具体实施方式提供了一种新的数据存储方式和查询方式。包括：采用图数据库hugegraph存储案源、当事人、律师、法律法规等信息；采用图查询语言 gremlin实现相关的查询。本具体实施方式的实现方式更为简单，无需借助后端技术，通过图数据库hugegraph的http接口即可实现相关查询与分析统计。无疑降低了技术架构的复杂度与实现成本。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (5)
1.基于图数据库的法律案源关系搜索方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)、使用图数据库存储案源数据；
(2)、使用图数据库存储案源-律师、案源-当事人、案源-法律法规关系；
(3)、使用gremlin语言实现查询与统计分析。
2.根据权利要求1所述的基于图数据库的法律案源关系搜索方法，其特征在于，所述的步骤(1)和步骤(2)的存储部分包括：
(1.1)、提取已有案源文书数据中的id、基本信息、律师信息、当事人信息、引用法律法规；
(1.2)、分别将案源、律师、当事人、法律法规作为hugegraph数据库中的顶点进行存储；
(1.3)、将案源-律师关系、案源-当事人关系、案源-法律法规关系作为hugegraph的边进行存储。
3.根据权利要求1所述的基于图数据库的法律案源关系搜索方法，其特征在于，所述的步骤(2)采用图数据库hugegraph存储案源、当事人、律师、法律法规信息。
4.根据权利要求1所述的基于图数据库的法律案源关系搜索方法，其特征在于，所述的步骤(3)的查询部分包括：
(3.1)、以案源作为查询起点，通过图查询语言gremlin快速查询出当前案源所关联的律师、当事人、法律法规信息；
(3.2)、接着以查询出的律师、当事人、法律法规的节点作为起点，查询出关联的案源；
(3.3)、至此，案源与案源的关系路径被查询出来，反复重复步骤(3.1)、步骤(3.2)这两步，可以更深层次的查询出与起始案源相关联的案源；
(3.4)、同理，上述的查询起点可以更换为当事人、律师、法律法规。
5.根据权利要求1所述的基于图数据库的法律案源关系搜索方法，其特征在于，所述的步骤(3)的分析统计基于步骤(1)和步骤(2)的存储方式，以律师作为查询入口，可快速查询出律师关联的案源信息，较为方便的构建出该律师的画像数据。
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| CN109271458A (zh) * | 2018-09-14 | 2019-01-25 | 南威软件股份有限公司 | 一种基于图数据库的关系网查询方法及*** |
| CN113011185A (zh) * | 2020-07-17 | 2021-06-22 | 上海浦东华宇信息技术有限公司 | 法律领域文本分析识别方法、***、存储介质及终端 |
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