基于数学模型的非结构化数据质量优化方法及系统

本发明涉及一种基于数学模型的非结构化数据质量优化方法及系统，包括接收数字资产非结构化数据，获取数据源多样性与流入速率数，构建数据质量相关特征集；通过对特征集进行特征提取，计算非结构化数据的动态权重与非线性分级，得到数据质量得分与等级；基于质量得分与等级结合LSTM模型进行时变优化，生成数据质量优化策略。本发明通过数学模型实现非结构化数据质量的动态评估与优化，显著提升了数字资产管理效率。综合数据源多样性与实时性，精准构建特征集；动态权重与非线性分级提升了评估准确性；时变优化与资源分配优先级设计提高了资源利用率。