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申请/专利权人：北京华宜信科技有限公司;林少伟

摘要：本公开涉及数据要素状态的识别及转化方法、装置、电子设备及介质。该方法包括：基于待识别数据的数据要素与原始参考数据库的比较结果，以及待识别数据的数据来源信息，判断待识别数据是否为原始数据；若是原始数据，则基于原始数据中提取的数据资源数据要素特征，利用实用性评价模型判断原始数据是否为数据资源；若不是数据资源，则将原始数据转化为数据资源；若是数据资源，则基于数据资源中提取的数据产品数据要素的关键特征，进行数据价值以及商业价值的评估，基于评估结果判断数据资源是否为数据产品；若不是数据产品，则将数据资源转为化数据产品。有效解决了对不同数据要素状态的区分及确认较为困难的问题。

主权项：1.一种数据要素状态的识别及转化方法，其特征在于，所述方法包括：对待识别数据进行初始维护，建立原始参考数据库；基于待识别数据的数据要素与原始参考数据库的比较结果，以及待识别数据的数据来源信息，判断待识别数据是否为原始数据；若是原始数据，则基于原始数据中提取的数据资源数据要素特征，利用实用性评价模型判断原始数据是否为数据资源；若不是数据资源，则将原始数据转化为数据资源，包括：采用特征工程提取数据资源的数据要素，得到数据资源的数据要素特征，对数据资源的数据要素特征进行均值和标准差计算，得到标准化的数据资源特征要素；基于数据资源特征要素利用逻辑回归模型进行构成分析，使用最大似然估计，最小化对数损失函数进行参数估计，得到数据资源的实用性构成函数；基于数据资源特征要素和实用性构成函数，利用决策树和信息增熵在原始数据中选择具备实用性的数据要素作为新数据资源的数据要素；基于新数据资源的特征要素生成数据资源要素单元；若是数据资源，则基于数据资源中提取的数据产品数据要素的关键特征，进行数据价值以及商业价值的评估，基于评估结果判断数据资源是否为数据产品；若不是数据产品，则将数据资源转为化数据产品，包括：建立三层神经网络模型对数据产品数据要素单元进行价值标记，其中，输入层接收数据产品数据要素的N维向量特征；将三层神经网络模型的第一个隐藏层输出的特征作为数据产品的新特征表示；将三层神经网络模型的输出层使用线性激活函数，基于输出层确定数据产品的预测商业价值；根据数据资源的原始特征、数据产品的新特征表示以及数据产品的预测商业价值，生成数据产品；若是数据产品，则基于对数据产品的价值标记，确定数据资产特征构成以及数据资产价值构成，利用价值挖掘函数确定数据资产价值构成中的经济利益和社会价值，判断数据产品是否为数据资产；若不是数据资产，则将数据产品转化为数据资产。

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百度查询： 北京华宜信科技有限公司 林少伟 数据要素状态的识别及转化方法、装置、电子设备及介质