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龙图腾网获悉贵州华谊联盛科技有限公司申请的专利基于大模型的自动化数据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：CN121166662B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511359241.X，技术领域涉及：G06F16/215；该发明授权基于大模型的自动化数据治理方法及系统是由郭东升;杨挺;谢万友;张东设计研发完成，并于2025-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型的自动化数据治理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于大模型的自动化数据治理方法及系统，通过获取待治理数据域对应的原生数据集合，基于预训练大模型对原生数据集合进行跨域特征关联挖掘，生成数据实体的语义特征图谱和数据实体间的隐式关联链路，调用预训练大模型，基于语义特征图谱和隐式关联链路进行质量维度评估，输出数据实体的质量缺陷向量，基于此进行根源追溯分析，确定待治理数据域中存在的数据质量缺陷类型及数据质量缺陷的跨实体传播路径；并以此驱动预训练大模型中的策略进化模块生成包含缺陷定位锚点的自适应治理策略，并将自适应治理策略部署至数据治理执行环境以完成自动化数据治理使治理策略能够更好地适配不同数据质量场景，提升数据治理操作的针对性和有效性。

本发明授权基于大模型的自动化数据治理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的自动化数据治理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待治理数据域对应的原生数据集合，所述原生数据集合包含具有业务场景标签的多簇数据实体； 基于预训练大模型对所述原生数据集合进行跨域特征关联挖掘，生成所述数据实体的语义特征图谱和所述数据实体间的隐式关联链路，所述预训练大模型包含文本理解层及多个功能模块；具体包括：将所述原生数据集合按业务场景标签划分为多个数据簇单元，每个数据簇单元包含同一业务场景下的相关数据实体；对每个数据簇单元进行实体边界识别，提取具有独立业务含义的数据实体及其元数据描述文本；将所述元数据描述文本输入所述预训练大模型的文本理解层，通过掩码机制强化关键业务术语的语义表征，生成数据实体的基础语义向量；调用所述预训练大模型中的多模态对齐模块，将不同数据类型的数据实体统一映射至语义向量空间，生成跨类型语义特征；基于所述基础语义向量和跨类型语义特征构建数据实体的语义特征图谱，所述语义特征图谱包含实体节点、特征属性边及属性权重参数；通过所述预训练大模型中的图结构学习模块对所述语义特征图谱进行链路预测，识别数据实体间未显式声明但具有业务逻辑关联的隐式关联关系；计算所述隐式关联关系的语义相似度分数和业务依赖强度值，生成包含关联方向、关联强度及关联类型的隐式关联链路；将所述语义特征图谱和隐式关联链路输入所述预训练大模型中的特征验证模块，通过所述预训练大模型的自一致性校验机制剔除低置信度的特征节点和关联链路，保留高稳定性的跨域特征关联结果； 调用所述预训练大模型中的自监督质量评估模块，基于所述语义特征图谱和所述隐式关联链路进行质量维度评估，输出所述数据实体的质量缺陷向量； 通过所述预训练大模型中的因果关联推理网络，基于所述质量缺陷向量进行根源追溯分析，确定所述待治理数据域中存在的数据质量缺陷类型及所述数据质量缺陷的跨实体传播路径； 基于所述数据质量缺陷类型及所述跨实体传播路径，驱动所述预训练大模型中的策略进化模块生成包含缺陷定位锚点的自适应治理策略，并将所述自适应治理策略部署至数据治理执行环境以完成数据治理。

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