杭州未名信科科技有限公司;浙江省北大信息技术高等研究院俞弘毅获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州未名信科科技有限公司;浙江省北大信息技术高等研究院申请的专利基于神经网络的数据规范性检查方法、装置、设备及介质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：CN114547389B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202210062681.9，技术领域涉及：G06F16/903；该发明授权基于神经网络的数据规范性检查方法、装置、设备及介质是由俞弘毅;单超炳;郑聪;龚小龙;李克勤;麻志毅设计研发完成，并于2022-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于神经网络的数据规范性检查方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于神经网络的数据规范性检查方法、装置、设备及介质，所述方法包括：获取待检查的数据；将待检查的数据输入预训练的数据类型识别模型，得到每列数据的数据类型；将每列数据以及对应的数据类型输入预训练的规范性检查模型，得到每列数据的规范性检查结果。根据本申请实施例提供的数据规范性检查方法，大大提高了数据规范性检查的效率，增加了数据类型的识别能力以及泛化能力，从而避免由于正则表达式的局限性和强匹配性导致的数据类型识别遗漏，还减少了人员对公共数据的接触，从而保障了数据共享和使用安全。
本发明授权基于神经网络的数据规范性检查方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的数据规范性检查方法，其特征在于，包括： 获取待检查的数据； 将待检查的数据输入预训练的数据类型识别模型，得到每列数据的数据类型； 将每列数据以及对应的数据类型输入预训练的规范性检查模型，得到每列数据的规范性检查结果；包括将每列数据以及对应的数据类型输入预训练的规范性检查模型；判断每列数据的数据类型是否属于所述待检查数据类别，若不属于，则确定该列数据的格式不规范；还包括若某列数据的数据类型属于预设的所述待检查数据类别，则输出该列数据中每个数据的数据类型；判断该列数据中每个数据的数据类型是否全部相同，若全部相同，则确定该列数据的格式规范；若不是全部相同，则确定该列数据的格式不规范； 所述数据类型识别模型以及所述规范性检查模型的神经网络结构为改进的GAE网络结构，所述改进的GAE网络结构包括编码层以及反编码层，所述编码层包括依次连接的GNN网络以及FC网络，所述反编码层包括FC网络。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州未名信科科技有限公司;浙江省北大信息技术高等研究院，其通讯地址为：311200 浙江省杭州市萧山区宁围街道钱江世纪公园C区1幢101室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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