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龙图腾网获悉江苏上古科技有限公司申请的专利基于人工智能的数据质量治理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：CN121435085B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202512015499.4，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于人工智能的数据质量治理方法及系统是由巫东来;汤仕磊;刘立坤设计研发完成，并于2025-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的数据质量治理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人工智能的数据质量治理方法及系统，涉及数据治理技术领域，所述治理方法包括以下步骤：预先构建一个数据图谱，在每一个周期对数据图谱进行更新；对数据图谱划分若干个数据节点；对数据图谱中的异常数据进行识别，并对异常数据的影响扩散进行分析；在数据图谱中生成若干条影响链路，得到相邻两个数据节点之间的影响程度；对各条影响链路中的影响扩散进行异常识别；实时对各个数据节点中的数据实体进行质量评估，对数据节点进行异常识别；对任意异常数据节点的影响链路进行扩散分析，对任意影响链路中其余数据节点进行异常判断预测；有助于避免因数据问题引发的业务连锁反应，保障系统运行的稳定性。

本发明授权基于人工智能的数据质量治理方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的数据质量治理方法，其特征在于：所述治理方法包括以下步骤： 步骤S100：预先构建一个数据图谱，通过若干种渠道对数据实体进行周期性采集汇总，在每一个周期对数据图谱进行更新；基于数据图谱中已有数据实体的采集渠道，对数据图谱划分若干个数据节点； 步骤S200：对任意周期的数据图谱中的异常数据进行识别，并基于在数据图谱中的分布情况，对异常数据的影响扩散进行分析；通过异常数据的影响扩散情况，在数据图谱中生成若干条影响链路； 步骤S300：对任意影响链路中相邻两个数据节点的异常数据进行关联分析，得到相邻两个数据节点之间的影响程度；基于任意两个数据节点之间的影响情况，对各条影响链路中的影响扩散进行异常识别； 步骤S400：实时对各个数据节点中的数据实体进行质量评估，对数据节点进行异常识别；对任意异常数据节点的影响链路进行扩散分析，对任意影响链路中其余数据节点进行异常判断预测； 所述步骤S200包括以下步骤： 步骤S201：任意选取一个单位周期的数据图谱，从选取单位周期中任意选取一个数据节点的数据子集合，对选取数据子集合预设相应的异常数据识别规则，得到选取数据子集合中存在的若干个异常数据； 异常数据识别规则包括在客户信息表或者订单表上检查关键字段是否为空或缺失；在数值型数据上检查数值字段是否在合理范围内，数值型数据包括年龄、销售额、温度；在有依赖关系的业务数据上，检查数据是否与其他相关数据逻辑一致，业务数据包括订单日期与发货日期； 步骤S202：获取各个数据节点中各个数据子集合的数据来源，任意选取两个数据节点，并分别从两个数据节点中随机选取一个数据子集合，分别得到两个数据子集合的数据来源并生成一个数据来源组；预先建立一个业务规则数据库，在业务规则数据库中存储有若干种业务规则，每一种业务规则包含有两个数据来源的业务逻辑；任意选取一种业务规则，若数据来源组与选取业务规则中的两个数据来源相同，则对两个数据节点建立连接关系，并将两个数据来源设定为两个数据节点之间的一个连接组； 步骤S203：对数据图谱中各个数据节点之间的连接关系进行获取，任意选取两个存在异常数据的数据节点，若两个数据节点之间存在连接关系，则分别对任意两个异常数据的数据来源进行提取，若两个异常数据的数据来源与两个数据节点的连接组相同，则将两个数据节点设定为影响节点组； 步骤S204：对数据图谱中的各个影响节点组进行获取，并对各个影响节点组中两个数据节点的连接关系进行提取，将两个数据节点分别设定为发生节点和影响节点；任意选取两个影响节点组，若其中一个影响节点组的影响节点与另一个影响节点组的发生节点相同，则设定两个影响节点组之间存在影响扩散； 步骤S205：将相互之间存在影响扩散的若干个影响节点组进行汇总，得到若干个影响节点组中各个数据节点之间的连接关系，生成一条对应的影响链路；对所有影响节点组之间的影响扩散情况进行汇总，得到数据图谱的若干条影响链路。

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