基于机器学习的测绘数据质量监管方法与系统

本发明涉及数据监管技术领域，具体为基于机器学习的测绘数据质量监管方法与系统，包括实时接收测绘数据流与表征业务流程的质量属性信息，据此构建流程拓扑模型；利用分析引擎量化合规性偏差，识别出质量关键控制点；随后聚焦于质量关键控制点结合数据血缘追踪，通过时序分析自动确定数据流的动态质量属性，并建立风险预测模型，生成风险指数，最终触发闭环的业务合规决策流程，风险指数作为策略变量输入决策模型，动态调节修正的范围与程度，并生成n个候选版本，通过计算各版本与原始数据的差异度遴选出最优候选版本，用于执行自动替换。本发明通过机器学习进行测绘数据质量监管。