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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种基于信息熵测度的数据价值评估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：CN118939934B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411051629.9，技术领域涉及：G06F17/18；该发明授权一种基于信息熵测度的数据价值评估方法及系统是由张涛;孙涵筱;赵鑫;耿彦章;杨明;刘炜杰设计研发完成，并于2024-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于信息熵测度的数据价值评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于信息熵测度的数据价值评估方法即系统，方法包括获取待评估的数据集，对各数据集建立概率模型，根据所确定的模型复杂度和数据量的大小，选择参数估计方法，使用估计得到的模型参数估计这些数据点发生的概率；对于各数据集，使用信息量函数计算数据集的信息熵；通过计算得到的信息熵，对整个数据集的平均信息量或不确定性进行价值评估，得到各数据集的价值。本发明的方法不直接依赖于数据的具体内容，而是依赖于数据的整体分布和概率特性，因而能有效地解决数据复杂性高的问题，同时识别和过滤掉冗余信息。

本发明授权一种基于信息熵测度的数据价值评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于信息熵测度的数据价值评估方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤1：获取待评估的数据集，对数据集中的各子数据集建立概率模型，根据所确定的模型复杂度和数据量的大小，选择参数估计方法，使用估计得到的模型参数估计各子数据集中的数据点发生的概率； 所述获取待评估的数据集，对数据集中的各子数据集建立概率模型具体包括： 对获取的各子数据集进行预处理，确保数据质量，进而对各子数据集类型进行识别，判断数据集是连续数据集或离散数据集； 分析预处理后的各子数据集的数据类型和分布特征，根据以下特征选取概率模型：对于离散数据集的处理方式，包括但不限于：二项分布模型、泊松分布模型、马尔可夫模型；对于连续数据集的处理方式，包括但不限于：正态分布模型、对数正态分布模型、指数分布模型、伽马分布模型；所述根据所确定的模型复杂度和数据量的大小，选择参数估计方法，具体包括： 对于离散数据的二项分布模型和泊松分布模型，采用最大似然估计法MLE进行参数估计；对于马尔可夫模型，使用EM算法或贝叶斯估计， 对于连续数据的正态分布模型，应用矩估计方法，基于样本矩来估计分布参数； 对于连续数据的对数正态分布模型，通过将数据取对数后应用正态分布的参数估计方法来完成； 对于连续数据的指数分布模型和伽马分布模型，选择最大似然估计法； 步骤2：对于各子数据集，使用信息量函数计算各子数据集的信息熵，包括对各子数据集中的每个数据点根据其发生的概率计算其自信息量，通过对各子数据集中所有可能事件的自信息量进行期望值计算，得到各子数据集的信息熵； 步骤3：通过计算得到的信息熵，对整个数据集的平均信息量或不确定性进行价值评估，得到各子数据集的价值； 所述步骤3包括： 通过计算得到的信息熵，使用归并排序算法对各子数据集的信息熵进行排序，根据排序结果依次将各子数据集和它们相对应的信息熵填充到数据库表中，从数据库中提取信息熵数据，然后计算均值、标准差；使用均值加倍标准差来确定阈值，使用确定的阈值在数据库中查询并标记所有高价值的子数据集。

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