[發明專利]數據可信度評估方法、裝置、設備和存儲介質

有效

• 申請號: 201811325927.7
• 申請日: 2018-11-08
• 公開（公告）號: CN109472005B
• 公開（公告）日: 2023-08-04
• 發明（設計）人: 王梅;劉京武;萬月亮
• 申請（專利權）人: 北京銳安科技有限公司
• 主分類號: G06F17/18
• 分類號: G06F17/18
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆

本發明實施例公開了一種數據可信度評估方法、裝置、設備和存儲介質。該方法包括：依據至少兩個數據源中相同主體關聯的屬性值信息，確定各數據源中各主體關聯的屬性值的可信度；依據各數據源中各主體關聯的屬性值的可信度，確定各數據源的可信度；依據各數據源中各主體關聯的屬性值的可信度以及各數據源的可信度，確定至少兩個數據源進行數據融合后，相同主體關聯的屬性值的可信度。本發明實施例通過數據間的關聯關系，實現了多源數據融合過程中對相同主體關聯的屬性值的可信度進行有效評估，提高多源數據融合過程中數據沖突時對數據可信度判斷的決策力和效率。

技術領域

本發明實施例涉及大數據融合技術領域，尤其涉及一種數據可信度評估方法、裝置、設備和存儲介質。

背景技術

隨著信息技術的快速發展，大數據用以描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，例如企業在日常運營時各業務部門生成的數據，或者累積的用戶網絡行為數據等。因此通過大數據融合技術將多源數據進行有效的整合，能夠提高大數據的分析和處理效率。

鑒于數據在輸入、變換等操作過程中由于人為或者設備的誤差，可能導致描述同一主體的數據在不同的數據源中存在誤差、缺失甚至是相互沖突的現象，進而導致在多源數據融合過程中，無法判斷多樣性數據的可信度，降低數據融合的效率和準確性。現有技術通常依據投票原則或者取均值原則，來確定相互沖突的多源數據。

然而，現有技術無法有效地確定多源數據中各數據的可信度，只是綜合考慮各數據的存在性，宏觀上確定數據的相對取值，降低了數據融合的準確度，數據的可靠性較低。

發明內容

本發明實施例提供了一種數據可信度評估方法、裝置、設備和存儲介質，能夠確定多數據源中每個主體關聯的屬性值的可信度，提高數據可信度評估的準確性，為數據融合提供依據。

第一方面，本發明實施例提供了一種數據可信度評估方法，包括：

依據至少兩個數據源中相同主體關聯的屬性值信息，確定各數據源中各主體關聯的屬性值的可信度；

依據各數據源中各主體關聯的屬性值的可信度，確定各數據源的可信度；

依據各數據源中各主體關聯的屬性值的可信度以及各數據源的可信度，確定至少兩個數據源進行數據融合后，相同主體關聯的屬性值的可信度。

第二方面，本發明實施例提供了一種數據可信度評估裝置，包括：

屬性值可信度確定模塊，用于依據至少兩個數據源中相同主體關聯的屬性值信息，確定各數據源中各主體關聯的屬性值的可信度；

數據源可信度確定模塊，用于依據各數據源中各主體關聯的屬性值的可信度，確定各數據源的可信度；

綜合數據可信度評估模塊，用于依據各數據源中各主體關聯的屬性值的可信度以及各數據源的可信度，確定至少兩個數據源進行數據融合后，相同主體關聯的屬性值的可信度。

第三方面，本發明實施例提供了一種設備，包括：

一個或多個處理器；

存儲器，用于存儲一個或多個程序；

當所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執行，使得所述一個或多個處理器實現本發明任意實施例所述的數據可信度評估方法。

第四方面，本發明實施例提供了一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該程序被處理器執行時實現本發明任意實施例所述的數據可信度評估方法。