基于强化学习的自动化数据治理策略生成方法及系统

本发明涉及机器学习技术领域，具体为基于强化学习的自动化数据治理策略生成方法及系统，所述方法包括：‌从多数据来源采集多类型数据，针对不同数据类型构建数据质量评估指标体系；构建基于深度确定性策略梯度算法的数据治理策略优化模型，通过数据状态反馈和奖励函数驱动以及规则引擎和专家系统的约束，迭代更新优化数据治理策略；引入联邦学习机制，对构建的数据治理策略优化模型进行多节点协同训练；设计基于流处理框架的数据治理策略执行机制；引入联邦蒸馏技术，将深度强化学习模型通过蒸馏压缩为轻量化版本，并与数据处理算子进行部署。本申请提供的方法能够自动生成最优的数据治理策略，提升数据治理的智能化水平和效率。