(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 202211022698.8 (22)申请日 2022.08.25 (71)申请人 深圳市城市交通 规划设计 研究中心 股份有限公司 地址 518131 广东省深圳市龙华区民治街 道龙塘社区星河传奇花园三期商厦1 栋C座1210 (72)发明人 张晓春　袁飞　许华杰　 (74)专利代理 机构 哈尔滨市伟晨专利代理事务 所(普通合伙) 23209 专利代理师 李冬爽 (51)Int.Cl. G06F 16/34(2019.01) G06F 16/35(2019.01) G06Q 50/26(2012.01) (54)发明名称 基于人工智能的政务数据处理方法、 电子设 备及存储介质 (57)摘要 本发明提出基于人工智能的政务数据处理 方法、 电子设备及存储介质， 属于数据处理技术 领域。 包括以下步骤： S1.对主题数据定义， 从数 据库中筛选与主题数据相关的数据表； S2.对主 题数据质量进行质量评估； S3.多类别属性设计； S4.多纬度标签设计； S5.多层次指标设计； S6.数 据服务标准规范， 基于构建的多层次指标内容， 规范和统一对外主题数据服务标准， 包括业务含 义、 指标含义、 度量方法和获取频率。 本发明解决 现有技术中存在的数据处理质量低的技术问题。 本发明能够实现快速、 多维的数据查询统计和快 速对问题追溯和定位， 提高数据的可用性。 权利要求书3页 说明书7页 附图1页 CN 115098671 A 2022.09.23 CN 115098671 A 1.基于人工智能的政务数据处 理方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1.对主题数据定义， 从数据库中筛 选与主题数据相关的数据表； S2.对主题数据质量进行质量评估； S3.多类别属性设计， 根据主题数据的基础特性和业务应用领域， 构建多类别属性框 架， 结合主题数据 表字段内容和质量评估结果， 对同一类别的属性进 行共性内容提取， 根据 职责范围确定属性字段唯一 来源； S4.多纬度标签设计， 依据属性字段对主题数据进行标记， 对标准化的主题数据字段、 管理和服务对象进 行自动打标签， 其中， 由单个属性字段构成的标签定义为原子标签； 由多 个属性字段构成的标签定义 为复合标签； S5.多层次指标设计， 按照时间、 空间、 类型和程度不同层次， 围绕主题数据属性和标签 内容进行业 务指标设计， 并确定每项业 务指标的统计口径和统计方法； S6.基于构建的多层次指标内容， 规范和统一对外主题数据服 务标准。 2.根据权利要求1所述的基于人工智能的政务数据处理方法， 其特征在于， S2具体包括 以下步骤： S21.根据S1所述数据表， 形成待评估的主题数据表集； S22.判断失效数据表， 筛选每张数据表中是否存在 “是否有效 ”或“删除标志 ”字段， 并 选择数据表为有效或未删除状态数据表； S23.判断数据表调用频次， 根据每张数据表调用次数和订阅天数， 判断每张数据表的 日调用量； S24.筛选日调用量大于1的数据值； S25.判断数据表完整性， 判断数据表中应被赋值的字段是否为空值， 每发现一个空值 记为1项数据缺失； ， 其中， ＝数据表中缺失的数据项数， ＝数据表中应赋值的数据项总数； S26.判断数据表及时性， 获取每张数据表的更新频率， 根据当前时间与更新频率判断 是否更新及时； ， 其中， ＝数据表更新延 迟时间， ＝数据表最长 接受延迟期限； S27.数据质量量化评价指标计算， 按加权平均计算被评价数据表的总分 ， 其中， Y为被评价数据表总分， 为各指标权重， 为各指标得分， n对应各指标的指标编 码； 预置指标满分100分， 表示被评价数据表未发现指标对应的质量问题， 各指标得分区间 为0‑100分； S28.数据集筛选， 筛选每 张被评价数据表总分大于60的数据表， 组成主题数据集， 用于 对主题数据属性内容的提取判断。 3.根据权利要求2所述的基于人工智能的政务数据处理方法， 其特征在于， S4具体包括 以下步骤： S41.标签主题分类,新建一个或多个标签主题分类； S42.根据S28所述主题数据集， 构建有效的标签主题数据集； S43.根据数据字典， 将数据字典的码值编码转换为中文或英文；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115098671 A 2S44.码值筛选， 统计字典码值中文或英文数量， 对数量大于等于1小于等于10的数据进 行筛选， 作为关联 数据， 大于10的不筛 选； S45.业务字段标记， 根据数据字典， 对主题数据集的每张数据表业务字段进行标记， 对 存在数据字典或码值的业 务字段进行 标记， 否则不标记； S46.建立数据关联， 将已标记的数据表业务字段与已筛选的数据字典对应码值建立对 应关系； S47.标签项设置， 将已标记的数据表业务字段作为标签项， 并设置标签编码， 作 为标签 分类； S48.预设标签值， 对已设置的标签项进行赋值， 取对应数据字段码值作为标签项 的标 签值； S49.对预设标签值添加触发器， 填写触发器处 理表达式； S410.根据预设规则和处 理表达式自动对每张数据表进行打标签， 形成主题标签集； S411.预算标签校验， 根据系 统自动形成的主题标签集， 由人工标注进行筛选， 对校验 通过进行 标注， 未校验通过的不标注； S412.标签入库， 筛选已标记校验通过的标签， 将标签自动进行数据入库， 形成标签库 供业务应用。 4.根据权利要求3所述的基于人工智能的政务数据处理方法， 其特征在于， 应被赋值的 字段包括： S251.根据业 务规则要求或依据数据字典规定为必填的字段； S252.作为唯一主键或与相关数据表起到关联作用的字段。 5.根据权利要求4所述的基于人工智能的政务数据处理方法， 其特征在于， 根据当前时 间与更新频率判断是否更新及时方法是： S261.对于日常更新的信息资源表， 按天计更新情况， 评价截止日期 ‑最新记录日期≥1 天， 认为数据表数据更新 不及时， 接受延迟期限为3 0天； S262.对于1个月更新的信息资源表， 按月计更新情况， 评价截止日期月份 ‑最新记录日 期月份>1个月， 认为数据表数据更新 不及时， 接受延迟期限为6个月； S263.对于3个月更新的信息资源表， 按月计更新情况， 评价截止日期月份 ‑最新记录日 期月份>3个月， 认为数据表数据更新 不及时， 接受延迟期限为6个月； S264.对于年更新的信息资源表， 按年计更新情况， 评价截止日期月份 ‑最新记录日期 月份>3个月， 认为数据表数据更新 不及时， 接受延迟期限为12个月。 6.根据权利要求5所述的基于人工智能的政务数据处理方法， 其特征在于， S5具体包括 以下步骤： S51.构建主题业务模型， 基于业务应用场景， 对主题对象全生命周期过程中的各阶段 业务进行分析、 分类， 提取常用/共性的业务信息， 并按照各项业务在生命周期顺序进行排 列， 作为主题业 务模型； S52.搭建指标内容， 根据主题业 务模型， 确定各业 务模块业务指标； S521.确定一级指标， 一级指标反映主题在各个业务方面的总体情况， 从主题数据属性 和预设标签值中取值统计； S522.确定二级指标， 对一级指标按照不同类别进行拆解得到对应的二级指标；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115098671 A 3