基于视图一致性检测的交通数据质量评分与自动分级方法

本发明公开了一种基于视图一致性检测的交通数据质量评分与自动分级方法，包括：采集并整合多源交通数据，进行时间对齐与权重初始化；将字段划分为位置、事件、行为三类视图，分别计算视图内字段相关性并生成视图间冲突矩阵；基于冲突矩阵与权重求解最小可修改子集，对冲突字段进行优先级排序；计算各视图内一致性评分并融合为综合评分，进行第一轮自动分级与修正；对修正后数据依次进行多维一致性检测，动态更新修正优先级与最小可修改子集，进行迭代修正直至收敛；基于加权一致性评分实现自动质量分级，并触发相应的自动化数据治理策略。本发明实现了交通数据质量的全流程自动化评估与治理，提升了数据一致性与可靠性。