基于多阶段多模态决策的门店验真识别方法及系统

本发明提供一种基于多阶段多模态决策的门店验真识别方法及系统，属于数据处理技术领域。方法包括：获取多源异构门店数据进行动态质量评估，得到数据质量先验评分；采用三级递进式漏斗架构进行多阶段筛选，依次经基础属性匹配层、语义深度理解层和行为动态分析层，获取多模态验真相似度得分；基于信息熵理论，量化各阶段得分的后验统计不确定性，并结合数据质量先验评分构建协同动态权重；基于所述协同动态权重对多阶段得分加权融合，得出最终得分并分级输出验真结果。本发明有效解决了多源数据融合难及验证成本高的问题，在保证高准确率前提下大幅降低了模型算力成本，并具备对抗新型作弊手段的自适应演进能力。