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龙图腾网获悉上海卓辰信息科技有限公司申请的专利基于强化学习的自动化数据治理策略生成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：CN120492828B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510899981.6，技术领域涉及：G06F18/15；该发明授权基于强化学习的自动化数据治理策略生成方法及系统是由叶杨;陈伟设计研发完成，并于2025-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的自动化数据治理策略生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及机器学习技术领域，具体为基于强化学习的自动化数据治理策略生成方法及系统，所述方法包括：‌从多数据来源采集多类型数据，针对不同数据类型构建数据质量评估指标体系；构建基于深度确定性策略梯度算法的数据治理策略优化模型，通过数据状态反馈和奖励函数驱动以及规则引擎和专家系统的约束，迭代更新优化数据治理策略；引入联邦学习机制，对构建的数据治理策略优化模型进行多节点协同训练；设计基于流处理框架的数据治理策略执行机制；引入联邦蒸馏技术，将深度强化学习模型通过蒸馏压缩为轻量化版本，并与数据处理算子进行部署。本申请提供的方法能够自动生成最优的数据治理策略，提升数据治理的智能化水平和效率。

本发明授权基于强化学习的自动化数据治理策略生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于强化学习的自动化数据治理策略生成方法，其特征在于，包括： 从多数据来源采集多类型数据，针对不同数据类型，构建数据质量评估指标体系； 构建基于深度确定性策略梯度算法（DDPG）的数据治理策略优化模型，定义深度确定性策略梯度算法的状态空间，将数据质量评估指标集合作为状态空间；将数据治理操作作为动作空间，每个动作表示对数据集执行的治理操作；设计深度确定性策略梯度算法的奖励函数，评估执行动作后状态所获得的收益； 构建基于深度确定性策略梯度算法的策略网络，包括设计Actor网络和Critic网络；所述Actor网络根据状态生成数据治理操作；所述Critic网络用于评估状态－动作对的价值； 训练深度确定性策略梯度算法模型，通过数据状态反馈和奖励函数驱动以及通过规则引擎和专家系统的约束，不断更新Actor网络和Critic网络的参数，优化数据治理策略；通过数据状态反馈和奖励函数驱动，迭代更新优化数据治理策略； 引入联邦学习机制，对基于DDPG算法构建的数据治理策略优化模型进行多节点协同训练； 设计基于流处理框架的数据治理策略执行引擎，构建数据处理算子，通过数据处理算子执行数据治理策略； 引入联邦蒸馏技术，将联邦学习训练得到的深度强化学习模型通过蒸馏压缩为轻量化版本，并与数据处理算子一起进行部署；将联邦学习训练得到的深度强化学习模型作为教师模型；采用轻量化的学生模型，用于从教师模型中学习知识； 在联邦学习环境下，对学生模型进行蒸馏训练，每个参与节点利用本地数据和教师模型进行蒸馏，更新学生模型的参数；同时通过联邦平均算法，定期将各节点学生模型的参数聚合，得到全局的学生模型。

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