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龙图腾网获悉苏州市软件评测中心有限公司申请的专利一种基于AI的数据质量智能评估优化系统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：CN120410574B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510905764.3，技术领域涉及：G06Q30/018；该发明授权一种基于AI的数据质量智能评估优化系统是由徐刚;张征云;汪立翼设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI的数据质量智能评估优化系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于AI的数据质量智能评估优化系统，包括：多源数据采集模块用于采集多源数据，多源数据的来源包括数据库、网络接口和数据采集设备；多源数据整合模块用于对多源数据进行结构化处理，处理为统一数据存储格式的结构化数据；数据质量评估模块内置基于深度学习的多维度数据质量评估模型，用于评估结构化数据的多维度质量评分，结构化数据的评估维度包括完整性、准确性、一致性、时效性；数据质量优化模块用于基于多维度质量评分，分析结构化数据的数据质量问题并生成提示信息。本方案引入人工智能技术对数据质量进行智能评估优化，实现对数据质量的准确评估，显著提升数据质量评估的可靠性和效率，为企业决策提供坚实的数据基础。

本发明授权一种基于AI的数据质量智能评估优化系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI的数据质量智能评估优化系统，其特征在于，包括： 多源数据采集模块，用于采集多源数据，其中，多源数据的来源包括数据库、网络接口和数据采集设备； 多源数据整合模块，用于对多源数据进行结构化处理，处理为统一数据存储格式的结构化数据； 数据质量评估模块，内置基于深度学习的多维度数据质量评估模型，用于评估结构化数据的多维度质量评分，其中，结构化数据的评估维度包括完整性、准确性、一致性、时效性； 数据质量优化模块，用于基于多维度质量评分，分析结构化数据存在的数据质量问题，并生成提示信息； 数据质量评估模块中的多维度数据质量评估模型采用多任务学习框架，包括： 输入层，用于接收输入的结构化数据； 共享特征层，用于提取结构化数据的共享特征； 多任务评估层，包括完整性评估头、准确性评估头、一致性评估头、时效性评估头，完整性评估头用于基于共享特征确定出结构化数据的完整性指数，准确性评估头用于基于共享特征确定出结构化数据的准确性指数，一致性评估头用于基于共享特征确定出结构化数据的一致性指数，时效性评估头用于基于共享特征确定出结构化数据的时效性指数，其中，完整性指数反映结构化数据的字段缺失情况，准确性指数反映结构化数据的字段异常情况，一致性指数反映结构化数据的跨字段逻辑一致性情况，时效性指数反映结构化数据的数据延迟情况； 聚合层，用于基于结构化数据的完整性指数、准确性指数、一致性指数和时效性指数，确定出多维度质量评分； 输出层，用于输出结构化数据的多维度质量评分； 共享特征层，具体用于： 对结构化数据进行字段嵌入，得到统一维度的特征向量组，其中，字段嵌入形式包含数值型字段、类别型字段和时间型字段； 通过门控特征交叉网络对特征向量进行特征交叉，得到交互特征向量； 对交互特征向量进行融合，生成共享特征； 共享特征层，具体用于： 针对结构化数据中的第个字段，： 若第个字段为数值型字段，采用以下方式进行嵌入： ， 其中，表示结构化数据中第个字段是数值型字段时嵌入后的特征向量，表示第个字段的原始值，为第个字段的均值，为第个字段的标准差，为可学习的权重矩阵，维度为，为可学习的偏置向量，维度为； 若第个字段为类别型字段，采用以下方式进行嵌入： ， 其中，表示结构化数据中第个字段是类别型字段时嵌入后的特征向量，表示第个字段的原始值，表示第个字段的one-hot编码向量，表示可学习的嵌入矩阵，的行数等于第个字段的类别数，即的长度，的列数等于目标嵌入维度； 若第个字段为时间型字段，采用以下方式进行嵌入： ， 其中，表示结构化数据中第个字段是时间型字段时嵌入后的特征向量，表示时间戳的数值表示，为时间周期，为可学习的权重矩阵，维度为； 对结构化数据的每个字段进行对应的字段嵌入后，得到一组特征向量，其中，为结构化数据中的字段总量； 共享特征层，具体用于： 通过门控特征交叉网络对特征向量进行特征交叉： ， 其中，表示第个字段的特征向量与第个字段的特征向量之间的交互特征向量，为Sigmoid激活函数，为可学习的权重矩阵，维度为，表示特征向量与特征向量的拼接，维度为，表示计算Hadamard积，为可学习的权重矩阵，维度为； 以及，基于每个字段的特征向量和每两个特征向量之间的交互特征向量，生成共享特征： ， 其中，为共享特征。

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