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龙图腾网恭喜中云开源数据技术(上海)有限公司申请的专利一种基于数据运营技术的数据资产自动生成与管理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：CN118941395B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411426510.5，技术领域涉及：G06Q40/06；该发明授权一种基于数据运营技术的数据资产自动生成与管理系统是由陈刚;王旭飞;王明浩;赵凯设计研发完成，并于2024-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据运营技术的数据资产自动生成与管理系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据运营技术的数据资产自动生成与管理系统，包括1基于元数据完成数据流的搭建，形成一个面向应用场景的逻辑数据资源集合，并通过配置质量检验规则对逻辑数据资源进行质量检验；2结合元数据的格式信息以及采样方式，确定逻辑数据资源的类型和分类分级策略，进行最终的数据分类分级识别；3对于已聚合且已进行质量检验与分类分级的逻辑数据资源，通过将其数据查询接口配置具体产品信息，构建出具有资产化价值的数据产品；4通过成本评估、收益评估、交易评估对数据产品进行价值评估，并以数据资源为单位进行资产化配置；5定期打包并生成数据资源，并对当前生效的数据资产进行全局统计与管理。

本发明授权一种基于数据运营技术的数据资产自动生成与管理系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据运营技术的数据资产自动生成与管理系统，其特征在于，包括如下功能模块：1数据流编排与质量控制：根据数据需求与应用场景，基于元数据完成数据流的搭建，形成一个面向应用场景的逻辑数据资源集合，并通过配置质量检验规则对逻辑数据资源进行质量检验，系统将根据质量检验规则对逻辑数据资源集合中的数据进行检验，确保数据的质量始终满足要求和预期；2数据分类分级识别：结合元数据的格式信息以及采样方式，确定逻辑数据资源的类型和分类分级策略；用户可根据所处行业及地区选择需要遵循的数据清单范围，进行最终的数据分类分级识别；3流通交易：对于已聚合且已进行质量检验与分类分级的逻辑数据资源，通过将其数据查询接口配置具体产品信息，构建出具有资产化价值的数据产品；4价值评估：通过成本评估、收益评估与交易评估三种方式对数据资产进行价值评估，并以数据资源为单位进行资产化配置；5资产生成与入表：自动定期打包并生成数据资源，并对当前生效的数据资产进行全局统计与管理；所述数据流编排与质量控制的方法如下：1.1元数据摄取：通过配置协议类型、连接位置和鉴权信息，添加待管理的用户文件、数据库数据、信息系统数据和物联网边缘设备实时信息，系统自动连接并扫描目标位置中的所有可读内容，并对每条可读内容记录对应存储位置和显性特征；1.2语义信息捕获：利用经过任务微调的大模型，对当前已采集内容进行语义解析；任务微调采用迁移学习方法，在大规模通用语料基础上，针对数据类型及语义需求进行监督学习调整；1.3智能辅助的拖拽式数据流构建：当用户构建数据流时，通过多层次的智能推荐和交互式构建功能，帮助用户迅速完成数据流的搭建；1.4数据资源建设与质量控制：数据流构建完成后，系统将根据其配置摄取元数据，生成逻辑数据资源集合并呈现在用户界面中，同时，系统支持对数据资源配置质量检验规则，以确保数据的质量始终满足要求和预期；所述步骤1.3中智能辅助的拖拽式数据流构建方法如下：基于应用场景的定义和描述，使用AP-GNN算法辅助用户进行与用户目标相关的元数据的快速推荐；AP-GNN算法首先进行关联规则挖掘，通过逐步增加项集的长度，查找所有频繁项集；若频繁项集满足规定的支持度阈值，表示这些元数据关联模式在历史数据流配置中出现的频率较高；其中，支持度计算如公式3所示： 3其中，表示一个特定的元数据项集，用以代表一个或多个字段数据表的组合，用以计算其对应支持度，是元数据项集在历史数据流配置中出现的频率，代表特定字段数据表组合出现频率，是历史数据流配置的总数，代表在智能辅助拖拽式数据流构建中，系统观察到的总次数；从频繁项集中生成关联规则，并通过置信度评估规则的可靠性，置信度计算公式如公式4如示： 4其中，和是两个项集，表示某一组元数据项，而代表与关联的另一个元数据项或组合，关联规则表示规则：如果项集出现，则项集也很可能出现，是项集的支持度，是项集和项集在同一个数据流配置中同时出现的支持度；在获得可靠的元数据关联模式后，用图结构表示这些模式和具体的数据来源之间的对应关系；图结构中的节点表示元数据和数据源，图结构中的边表示元数据关联模式；边上的权重设置为关联规则的置信度或支持度；然后利用图神经网络的卷积操作逐步捕捉节点的局部特征和全局结构特征；卷积操作的实现如公式5所示： 5其中，表示节点v在第k层的特征表示，表示节点v的邻节点构成的集合，是节点v和其邻节点u之间的归一化常数，是第层的权重矩阵，σ是ReLU激活函数；通过以上方法，用户能够以透明的方式定位到所需的数据内容，并通过直观的拖拽式界面，串联元数据、数据操作步骤和逻辑输出数据集，按需搭建数据流，无须关心数据的格式、数据的存储位置和数据访问方式。

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