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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种基于贝叶斯公式的数据清洗方法、终端及存储介质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：CN115357564B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202210783489.9，技术领域涉及：G06F16/215；该发明授权一种基于贝叶斯公式的数据清洗方法、终端及存储介质是由秦建斌;黄思凡;张一帆;张亚茹;牛佳;王毅;毛睿设计研发完成，并于2022-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于贝叶斯公式的数据清洗方法、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于贝叶斯公式的数据清洗方法、终端及存储介质，方法包括：获取原始数据和预先定义的先验知识；根据所述先验知识构建贝叶斯网络和关联关系，根据所述贝叶斯网络对所述原始数据进行因果推理，得到贝叶斯网络的概率得分；根据所述关联关系确定所述原始数据的关联关系得分，并根据所述概率得分和所述关联关系得分之和对所述原始数据进行清洗，得到清洗后的数据版本。本发明结合容易上手的用户知识先验信息、贝叶斯网络在脏数据上的建模能力以及数据里存在着若干互信息的关联关系，对原始数据进行扫描清洗，降低了数据清洗的难度，提高了数据清洗的准确率和召回率。

本发明授权一种基于贝叶斯公式的数据清洗方法、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于贝叶斯公式的数据清洗方法，其特征在于，所述基于贝叶斯公式的数据清洗方法包括： 获取原始数据和预先定义的先验知识； 根据所述先验知识构建贝叶斯网络和关联关系，根据所述贝叶斯网络对所述原始数据进行因果推理，得到贝叶斯网络的概率得分； 根据所述关联关系确定所述原始数据的关联关系得分，并根据所述概率得分和所述关联关系得分之和对所述原始数据进行清洗，得到清洗后的数据版本； 所述根据所述先验知识构建贝叶斯网络和关联关系，根据所述贝叶斯网络对所述原始数据进行因果推理，得到贝叶斯网络的概率得分，包括： 构建全局性的有向图生成算法，并根据所述有向图生成算法和所述先验知识进行结构学习，得到学习后的贝叶斯网络； 根据所述学习后的贝叶斯网络对所述原始数据进行扫描，推理得到每个数据框取每个数据的概率； 所述构建全局性的有向图生成算法，并根据所述有向图生成算法和所述先验知识进行结构学习，得到学习后的贝叶斯网络，包括： 通过分解节点得到逆协方差矩阵，并通过所述逆协方差矩阵生成上三角矩阵； 根据所述上三角矩阵得到第一有向图边，并根据所述先验知识和操作指令增加或删除第二有向图边，得到有向无环图； 根据所述有向无环图进行参数学习，得到所述贝叶斯网络的条件概率表； 根据所述条件概率表得到所述学习后的贝叶斯网络； 所述根据所述关联关系确定所述原始数据的关联关系得分，并根据所述概率得分和所述关联关系得分之和对所述原始数据进行清洗，得到清洗后的数据版本，包括： 确定所述贝叶斯网络中同一列中不同值之间的距离； 确定所述贝叶斯网络中每两列的取值范围内每个值之间的关系得分； 计算所述贝叶斯网络中每个值的距离与关系得分之和，得到最终概率得分； 根据所述最终概率得分和观测值对所述原始数据进行清洗，得到清洗后的数据版本。

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