基于人工智能的口岸数据质量智能治理方法

本发明公开了基于人工智能的口岸数据质量智能治理方法，属于人工智能数据处理技术领域。该方法包括：实时采集多个口岸业务系统的结构化、半结构化和非结构化原始数据流；对其进行多模态特征融合，构建融合业务规则、历史数据模式及实时事件上下文的多维动态知识图谱；基于该知识图谱与数据流进行协同训练，生成数据质量混沌感知模型，用于动态感知不同业务场景下的数据质量波动；基于该模型对数据流进行多维度语义冲突检测，识别时间、空间和业务逻辑上的不一致性，生成数据质量异常孪生体；据此生成面向具体业务环节的智能治理策略，执行自适应修复操作。本发明实现口岸异构数据质量问题的主动感知与智能修复，提升数据治理效率与可靠性。