摘要
本申请公开了一种数据质量优化方法、设备及介质,方法包括:对标准化数据进行实体识别和关系抽取,确定数据实体关系;将数据实体、数据实体关系与数据质量规则和业务语义信息进行融合,得到数据质量知识图谱;将待优化数据的实时特征输入自适应学习算法,得到动态变化的评估参数和评估维度权重;根据评估参数、评估维度权重、知识图谱,对待优化数据进行评估,得到多维度评估结果;判断多维度评估结果是否存在异常,当存在异常时,根据数据质量知识图谱和数据质量评估参数,确定异常定位结果,以修复待优化数据。通过数据质量知识图谱和自适应学习算法结合,提高了数据质量评估的准确性和全面性,为企业的数据驱动决策提供了可靠的数据支持。
技术关键词
实体
图谱
学习算法
关系网络
计算机可执行指令
参数
非结构化数据库
分布式数据采集
分布特征
指标
多源异构数据
语义规则
置信度阈值
遍历算法
场景特征
优化设备
处理器
系统为您推荐了相关专利信息
数字电源
深度确定性策略梯度
强化学习算法
PID控制器
可读存储介质
估计方法
信道
噪声子空间
MUSIC算法
DOA估计