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龙图腾网获悉首信云技术有限公司申请的专利一种基于多模态分析的智能数据质量评估方法、设备及介质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：CN121365060B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202511949019.5，技术领域涉及：G06F16/215；该发明授权一种基于多模态分析的智能数据质量评估方法、设备及介质是由邢博;王迪;阮丽;王一;詹晓巍设计研发完成，并于2025-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态分析的智能数据质量评估方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，本发明公开了一种基于多模态分析的智能数据质量评估方法、设备及介质，包括：构建数据质量问题在异构系统间的传播路径；依据所述传播路径和预先构建的多模态数据质量问题影响知识图谱，识别数据质量问题传播中的关键关联节点；结合所述关键关联节点与下游应用的历史运行指标数据，挖掘关键关联节点与下游应用性能之间的动态因果关联模式；依据所述动态因果关联模式与实时获取的下游应用性能监控数据，生成智能量化评估结果；本发明通过融合多源异构日志数据与多模态知识图谱分析，实现了数据质量异常在异构系统间的精准追溯、关键节点的智能识别及对下游应用性能影响的实时量化评估。

本发明授权一种基于多模态分析的智能数据质量评估方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态分析的智能数据质量评估方法，其特征在于，包括： 根据云平台的数据访问日志和下游应用的运行日志，构建数据质量问题在异构系统间的传播路径； 依据所述传播路径和预先构建的多模态数据质量问题影响知识图谱，识别数据质量问题传播中的关键关联节点； 结合所述关键关联节点与下游应用的历史运行指标数据，挖掘关键关联节点与下游应用性能之间的动态因果关联模式；包括： 获取关键关联节点对应的数据质量异常事件历史记录，以及下游应用对应的历史运行性能指标数据； 根据数据质量异常事件与性能指标数据之间的时序关系，确定初始因果关联候选模式； 采用因果模式稳定性分析方法对所述初始因果关联候选模式进行有效性评估，筛选出满足时序一致性约束的稳定因果关联模式； 基于稳定因果关联模式，生成关键关联节点与下游应用性能之间的动态因果关联模式； 依据所述动态因果关联模式与实时获取的下游应用性能监控数据，生成数据质量对下游应用实际性能影响的智能量化评估结果；包括： 实时获取下游应用的性能监控数据，从中识别出与数据质量异常关联的性能指标异常波动特征； 将识别出的性能指标异常波动特征与所述动态因果关联模式进行模式匹配，确定实时作用于当前性能指标波动的因果关联模式； 根据实时作用的因果关联模式的关联特征，生成数据质量对下游应用实际性能影响的智能量化评估结果。

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