(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211065658.1 (22)申请日 2022.09.01 (71)申请人 安徽省安策智库咨询有限公司 地址 230000 安徽省合肥市高新区天智路 14号时代智谷创业园201室 (72)发明人 吴建飞　卞泽娟　陈蕾　车双利　 余娇娇　 (74)专利代理 机构 合肥律众知识产权代理有限 公司 34147 专利代理师 朱波 (51)Int.Cl. G06F 16/215(2019.01) G06Q 50/26(2012.01) (54)发明名称 一种政务公开大 数据质量评估与处 理方法 (57)摘要 本发明涉及政务数据处理， 具体涉及一种政 务公开大数据质量评估与处理方法， 确定待评估 政务大数据的评估指标， 计算评估指标的分值并 进行归一化处理； 基于归一化后的各评估指标的 分值及对应的权重， 计算待评估政务大数据的质 量评估结果； 确定用于对质量不合格的政务大数 据进行处理的政务数据处理模型； 基于调优器和 评估器对政务数据处理模型进行优化训练， 得到 最优政务数据处理模型； 利用最优政务数据处理 模型对质量不合格的政务大数据进行优化， 以得 到高质量政务大数据； 本发明提供的技术方案能 够有效克服现有技术所存在的无法对政务公开 大数据进行准确有效地数据质量评估， 不能有效 提高政务公开大 数据的数据质量的缺陷。 权利要求书2页 说明书5页 附图1页 CN 115422176 A 2022.12.02 CN 115422176 A 1.一种政务公开大 数据质量评估与处 理方法， 其特 征在于： 包括以下步骤： S1、 确定待评估 政务大数据的评估指标， 计算评估指标的分值并进行归一 化处理； S2、 基于归一化后的各评估指标的分值及对应的权重， 计算待评估政务大数据的质量 评估结果； S3、 确定用于对质量 不合格的政务大 数据进行处 理的政务数据处 理模型； S4、 基于调优器和评估器对政务数据处理模型进行优化训练， 得到最优政务数据处理 模型； S5、 利用最优政务数据处理模型对质量不合格的政务大数据进行优化， 以得到高质量 政务大数据。 2.根据权利要求1所述的政务公开大数据质量评估与处理方法， 其特征在于： S1中确定 待评估政务大数据的评估指标， 计算评估指标的分值并进行归一 化处理， 包括： 采用下式计算 一致性评估指标的分值： 其中， S1为一致性评估指标得分， xij为第i个对象的第j个属性的属性值， fG(xij)为第i 个对象的第j个属性与第1个属性之间的转换函数， I为隶属函数， Fj为第j个属性的指定编 码方式。 3.根据权利要求1所述的政务公开大数据质量评估与处理方法， 其特征在于： S1中确定 待评估政务大数据的评估指标， 计算评估指标的分值并进行归一 化处理， 包括： 采用下式计算完整性评估指标的分值： 其中， S2为完整性评估指标得分， fi为第i个对象的空值率， 第i个对象的空值率为第i个 对象中空值数据长度与非空值数据长度的比值。 4.根据权利要求1所述的政务公开大数据质量评估与处理方法， 其特征在于： S1中确定 待评估政务大数据的评估指标， 计算评估指标的分值并进行归一 化处理， 包括： 采用下式计算 准确性评估指标的分值： 其中， S3为准确性评估指标得分， xij为第i个对象的第j个属性的属性值， fR(xij)为第i 个对象的第j个属性的属性判断函数。 5.根据权利要求2至4中任意一项所述的政务公开大数据质量评估与处理方法， 其特征 在于： S2中基于归一化后的各评估指标的分值及对应的权重， 计算待评估政务大数据的质 量评估结果， 包括： 分别通过层析分析法、 熵值系数法得到各评估指标的主观权重值、 客观权重值， 并根据 主观权重值、 客观权 重值得到各评估指标的权 重；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115422176 A 2利用归一化后的各评估指标的分值及对应的权重进行加权求和， 得到待评估政务大数 据的质量评估结果。 6.根据权利要求1所述的政务公开大数据质量评估与处理方法， 其特征在于： S3 中确定 用于对质量 不合格的政务大 数据进行处 理的政务数据处 理模型， 包括： 基于质量不合格的政务大数据， 选取包含默认网络结构和超参数的模型， 并根据预设 模型损失期望值确定迭代算法。 7.根据权利要求6所述的政务公开大数据质量评估与处理方法， 其特征在于： S4中基于 调优器和评估器对 政务数据处 理模型进行优化训练， 得到最优 政务数据处 理模型， 包括： 利用调优器对 政务数据处 理模型进行优化训练， 得到中间政务数据处 理模型； 利用评估器根据模型参数对中间政务数据处 理模型进行评估， 得到模型评估结果； 基于调优器和评估器对中间政务数据处理模型进行循环优化， 直至 中间政务数据处理 模型达到预设收敛 条件， 得到最优 政务数据处 理模型。 8.根据权利要求7所述的政务公开大数据质量评估与处理方法， 其特征在于： 所述利用 调优器对 政务数据处 理模型进行优化训练， 得到中间政务数据处 理模型， 包括： 根据预设优化方式， 对 政务数据处 理模型进行优化训练， 得到中间政务数据处 理模型； 其中， 预设优化方式包括启发式搜索方式和强化学习方式。 9.根据权利要求7所述的政务公开大数据质量评估与处理方法， 其特征在于： 所述利用 评估器根据模型参数对中间政务数据处 理模型进行评估， 得到模型评估结果， 包括： 采用预设辅助评估法， 根据根据模型参数对中间政务数据处理模型进行辅助评估， 得 到模型评估结果； 其中， 预设辅助评估法包括 参数复用法和代理评估法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115422176 A 3