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龙图腾网获悉四川省电子信息产业技术研究院有限公司;凉山州大数据中心申请的专利一种基于深度学习的跨源数据质量缺陷检测方法及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：CN120067767B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510510260.1，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于深度学习的跨源数据质量缺陷检测方法及系统是由李文静;曾大海;薛燕;刘思烨;吴娟;何川设计研发完成，并于2025-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的跨源数据质量缺陷检测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于深度学习的跨源数据质量缺陷检测方法及系统，涉及数据处理的技术领域，其方法包括：使用构建好的扫描模型对跨源数据集进行扫描；扫描模型在扫描过程中对跨源数据集中数据进行监测与分析；在跨源数据存在质量缺陷时，扫描模型输出的扫描结果包含数据质量问题；根据扫描模型的扫描结果将数据质量问题进行分类并将同一类型的数据质量问题进行汇总；根据分类及汇总的结果，基于预设模板生成数据质量问题报告；将存在质量缺陷的跨源数据输入至数据修复模型中；数据修复模型对存在缺陷的跨源数据进行修复并输出修复后的跨源数据。本申请具有减少因跨源数据质量问题导致的决策失误的效果。

本发明授权一种基于深度学习的跨源数据质量缺陷检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的跨源数据质量缺陷检测方法，其特征在于，包括： 使用构建好的扫描模型对跨源数据集进行扫描；所述扫描模型在扫描过程中对跨源数据集中数据进行监测与分析；在跨源数据存在质量缺陷时，所述扫描模型输出的扫描结果包含数据质量问题； 根据所述扫描模型的扫描结果将所述数据质量问题进行分类并将同一类型的数据质量问题进行汇总； 根据分类及汇总的结果，基于预设模板生成数据质量问题报告；以及， 将存在质量缺陷的跨源数据输入至数据修复模型中；所述数据修复模型对存在缺陷的跨源数据进行修复并输出修复后的跨源数据； 使用构建好的扫描模型对跨源数据集进行扫描，包括： 对于跨源数据集中的文本数据使用分词器将文本转换为向量表示； 将向量化后的数据按照顺序构建成序列；对于时间序列数据，按照时间顺序排列；对于非时间序列数据根据数据的关联关系进行排列； 将所述序列作为输入特征输入至所述扫描模型； 数据修复模型的生成方法包括：构建包含生成器及判别器的初始修复模型； 所述方法还包括： 基于存在缺陷的跨源数据的分类结果进行筛选得到第一缺陷数据及第二缺陷数据；所述第一缺陷数据的修复难度小于所述第二缺陷数据；所述第一缺陷数据能够通过配置的规则引擎进行修复；所述规则引擎包含若干数据规则；所述数据规则包括数据完整性规则、数据一致性规则； 将所述第一缺陷数据输入至所述规则引擎中；所述规则引擎基于所包含的数据规则对第一缺陷数据进行逐一匹配；对于匹配到对应数据规则的第一缺陷数据，规则引擎基于对应数据规则所定义的处理方式对所述第一缺陷数据进行修复； 将所述第二缺陷数据输入至所述数据修复模型中。

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