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龙图腾网获悉广州汇通国信科技有限公司申请的专利一种基于数据湖的AI融合治理方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115809235B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211651578.4，技术领域涉及：G06F16/215；该发明授权一种基于数据湖的AI融合治理方法是由李保平;谢超;杨建荣;陈木辉;麦新伟;戴思敏;欧再辉设计研发完成，并于2022-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据湖的AI融合治理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据湖的AI融合治理方法，该方法的步骤为：S1：将数据湖数据接入，通过将数据湖接入的数据通过AI技术自动进行图像识别、文字识别、语音识别，从而AI数据采集到各种结构化数据和非结构化数据。本申请通过在整合数据中的元数据通过语义模型、分类聚类算法、标签体系的自动化数据目录进行元数据采集，然后进行数据补充和二次筛选并转化，通过知识图谱、图数据库技术，设计生成出符合企业业务的新的结构化模型，新的结构化模型通过模型训练和模型评估，评估标准达到企业要求后，将新的结构化模型应用到企业的结构化数据模型，参与对采集到的结构化数据和非结构化数据筛选，从而实现自适应学习生产的结构化模型。

本发明授权一种基于数据湖的AI融合治理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据湖的AI融合治理方法，其特征在于：该方法的步骤为： S1：将数据湖数据接入，将数据湖接入的数据通过AI技术自动进行图像识别、文字识别、语音识别，从而AI数据采集到各种结构化数据和非结构化数据； S2：将采集到的结构化数据和非结构化数据与企业的结构化数据模型进行对比，筛选出符合企业的结构化的数据； S3：将不符合企业的结构化的数据进行数据整合，并在整合数据内进行元数据采集，然后进行数据补充和二次筛选并转化，通过知识图谱、图数据库技术，设计生成出符合企业业务的新的结构化模型； S4：对新的结构化模型进行模型训练和模型评估： 评估标准达到企业要求后，将新的结构化模型应用到企业的结构化数据模型，参与对采集到的结构化数据和非结构化数据筛选； 评估标准达不到企业要求后，将新的结构化模型和原始数据进行丢弃； S5：在S2中筛选出符合企业的结构化的数据经过ETL处理得出的主数据和提取的元数据和企业业务化元数据，经过监督学习、深度学习、回归模型、知识图谱这些AI技术与数据质量管理的深度融合，实现对数据清洗和数据质量的评估，最后将评估的数据录入到数据资源地； S6：通过AI学习算法自动识别出数据标准的使用频度、热度并且通过企业业务输入数据，作为数据质量评估的标准，参与到S5中的数据质量评估，提高对数据标准评估的水平和优化数据的能力； 其中，所述数据整合包括有非结构化数据整合和结构化数据整合，非结构化数据整合和结构化数据整合方法包括有语义模型、分类聚类算法、标签体系的自动化数据目录；AI数据采集到的非结构化数据整合和结构化数据与企业的结构化数据模型进行对比后，筛选出不符合的非结构化数据整合和结构化数据，对不符合的非结构化数据整合和结构化数据进行数据整合，整合过程中，对非结构化数据和结构化数据中的元数据通过语义模型、分类聚类算法、标签体系的自动化数据目录进行整合； 其中，所述新的结构化模型转化生成的技术方法包括有知识图谱和图数据库技术；对不符合的非结构化数据整合和结构化数据进行数据整合后，进行数据补充和筛选，将整合的数据通过知识图谱和图数据库技术设计出更加符合现实的企业业务概念模型，并将概念模型转化为数据库可识别并符合企业业务新的结构化模型。

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