一种基于扩散模型和自监督异常值检测的数据整合方法

本发明公开了一种基于扩散模型和自监督异常值检测的数据整合方法，涉及大数据处理技术领域，包括以下步骤：建立统一的元数据管理系统；通过收集和维护各数据源的元数据，确保每个数据字段的意义、格式和范围得到准确描述和理解；通过数据标准化操作实现数据统一格式；标准化方法包括定义统一的数据格式和标准；建立数据转换和映射规则，将异构数据源中的字段映射到统一的数据模型中；基于扩散模型构建数据补全方案，对缺失值进行填充；使用自监督异常检测算法，对异常值进行检测并删除，有效解决了现有技术中需要耗费大量精力进行统一和转换各系统数据，同时因数据质量问题清洗过程复杂且耗时的问题，为多源数据融合赋能提供高质量支撑。