本申请实施例提供数据评估方法和装置、电子设备、存储介质，涉及数据流通、数据处理和人工智能技术领域。该数据评估方法，包括：获取目标数据；根据预设的数据评估模型对目标数据进行评估处理，得到目标评估维度的评分数据，目标评估维度的数量为至少两个；对目标数据进行自然语言处理，得到目标关键词；根据目标关键词对目标数据进行内容推荐处理，得到与目标数据相关的推荐数据；根据推荐数据进行在预设的历史评估数据中进行查找，得到推荐数据的历史评分；根据历史评分、评分数据得到评分矩阵；根据评分矩阵得到权重信息；根据权重信息、评分数据得到评估结果。通过本申请实施例的技术方案可以提高数据评估的效率和准确率。案可以提高数据评估的效率和准确率。案可以提高数据评估的效率和准确率。
【技术实现步骤摘要】
数据评估方法和装置、电子设备、存储介质
[0001]本专利技术涉及数据流通、数据处理和人工智能
，尤其涉及数据评估方法和装置、电子设备、存储介质。
技术介绍
[0002]随着大数据技术的成熟和发展，大数据在商业上的应用越来越广泛，大数据交易的需求也在不断增加，大数据商品与实体商品不同，难以评估其价值，也没有行业的评估标准，如何对数据进行全面且客观地评价是业界普遍存在的问题。
[0003]当前的数据评估方法主要分为单维度评价和多维度评价，其中，单维度评估倾向于对单个维度如对数据的质量指标进行评估，评估的过程多为人工打分，这种评估方式存在因评估人员经验或判读标准不同而导致的评估误差，且人为打分耗时费力，评估效率较低；多维度评估倾向于对多个维度如数据质量、数据资产维度、数据安全维度进行评估，评估的过程也多为人工打分，然后利用德尔菲法计算不同类型指标的权重，但因为数据流通领域存在不同分类，每个类型指标的权重都容易随着市场的变化而变化，德尔菲法无法满足市场瞬息万变的情况，从而导致评估准确度较低。
技术实现思路
[0004]本申请实施例的主要目的在于提出一种数据评估方法和装置、电子设备、存储介质，可以提高数据评估的效率和准确性。
[0005]为实现上述目的，本申请实施例的第一方面提出了一种数据评估方法，包括：
[0006]获取目标数据；
[0007]根据预设的数据评估模型对所述目标数据进行评估处理，得到目标评估维度的评分数据，所述目标评估维度的数量为至少两个；
[0008]对所述目标数据进行自然语言处理，得到目标关键词；
[0009]根据所述目标关键词对所述目标数据进行内容推荐处理，得到与所述目标数据相关的推荐数据；
[0010]根据所述推荐数据进行在预设的历史评估数据中进行查找，得到所述推荐数据的历史评分；
[0011]根据所述历史评分、所述评分数据得到评分矩阵；
[0012]根据所述评分矩阵得到权重信息；
[0013]根据所述权重信息、所述评分数据得到评估结果。
[0014]在一些实施例，所述目标数据包括全量数据，所述目标评估维度包括数据匹配维度，所述根据预设的数据评估模型对所述目标数据进行评估处理，得到目标评估维度的评分数据，包括：
[0015]按照预设的样本抽取规则从所述全量数据中抽取得到样本数据；
[0016]根据所述全量数据、所述样本数据进行数据匹配度评估，得到所述目标数据在所
述数据匹配维度的所述评分数据。
[0017]在一些实施例，所述评估维度包括数据贡献维度，所述根据预设的数据评估模型对所述目标数据进行评估处理，得到目标评估维度的评分数据，包括：
[0018]获取模型子维度评分、用户使用反馈评分；
[0019]对所述目标数据进行变量特征分析，得到每种所述变量特征对应的信息量；
[0020]根据所述每种所述变量特征对应的信息量得到特征子维度评分；
[0021]根据所述模型子维度评分、所述用户使用反馈评分、所述特征子维度评分，得到所述目标数据在所述数据贡献维度的所述评分数据。
[0022]在一些实施例，所述评估维度包括数据应用维度，所述根据预设的数据评估模型对所述目标数据进行评估处理，得到目标评估维度的评分数据，包括：
[0023]获取历史交易数据；
[0024]根据所述历史交易数据得到应用行为评分；
[0025]根据所述应用行为评分、预设的应用效果评分，得到所述目标数据在所述数据应用维度的所述评分数据。
[0026]在一些实施例，所述根据所述评分矩阵得到权重信息，包括：
[0027]对所述评分矩阵进行数据标准化处理，得到标准化矩阵；
[0028]根据所述标准化矩阵计算每种所述评估维度的信息熵；
[0029]根据所述信息熵得到每种所述评估维度对应的所述权重信息。
[0030]在一些实施例，所述根据所述目标关键词对所述目标数据进行内容推荐处理，得到与所述目标数据相关的推荐数据，包括：
[0031]获取预设推荐数量；
[0032]根据所述目标关键词计算所述目标数据的相似度信息；
[0033]根据所述相似度信息得到所述预设推荐数量个与所述目标数据相关的所述推荐数据。
[0034]在一些实施例，所述数据评估方法，还包括：
[0035]根据所述评估结果更新所述历史评估数据。
[0036]为实现上述目的，本申请的第二方面提出了一种数据评估装置，包括：
[0037]获取模块，用于获取目标数据；
[0038]评估模块，用于根据预设的数据评估模型对所述目标数据进行评估处理，得到目标评估维度的评分数据，所述目标评估维度的数量为至少两个；
[0039]自然语言处理模块，用于对所述目标数据进行自然语言处理，得到目标关键词；
[0040]推荐模块，用于根据所述目标关键词对所述目标数据进行内容推荐处理，得到与所述目标数据相关的推荐数据；
[0041]查找模块，用于根据所述推荐数据进行在预设的历史评估数据中进行查找，得到所述推荐数据的历史评分；
[0042]矩阵模块，用于根据所述历史评分、所述评分数据得到评分矩阵；
[0043]权重模块，用于根据所述评分矩阵得到权重信息；
[0044]评估结果模块，用于根据所述权重信息、所述评分数据得到评估结果。
[0045]为实现上述目的，本申请的第三方面提出了一种电子设备，包括：
[0046]至少一个存储器；
[0047]至少一个处理器；
[0048]至少一个程序；
[0049]所述程序被存储在存储器中，处理器执行所述至少一个程序以实现本申请如上述第一方面所述的方法。
[0050]为实现上述目的，本申请的第四方面提出了一种存储介质，该存储介质是计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行：
[0051]如上述第一方面所述的方法。
[0052]本申请实施例提出的数据评估方法和装置、电子设备、存储介质，通过预设的数据评估模型对目标数据进行评估处理，得到目标评估维度的评分数据，进而对所述目标数据进行自然语言处理，得到目标关键词，再根据目标关键词对目标数据进行内容推荐处理，得到与目标数据相关的推荐数据，根据推荐数据进行在预设的历史评估数据中进行查找，得到推荐数据的历史评分，进而结合历史评分和目标数据的评分数据得到评分矩阵，利用评分矩阵得到权重信息，依据权重信息和评分数据计算得到评估结果，提升了评估的效率和准确率。
附图说明
[0053]图1是本申请一实施例提供的数据评估方法的流程图。
[0054]图2是图1中的步骤120在一实施例的流程图。
[0055]图3是图1中的步骤120在另一实施例的流程图。
[0056]图4是图1中的步骤120在又本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.数据评估方法，其特征在于，包括：获取目标数据；根据预设的数据评估模型对所述目标数据进行评估处理，得到目标评估维度的评分数据，所述目标评估维度的数量为至少两个；对所述目标数据进行自然语言处理，得到目标关键词；根据所述目标关键词对所述目标数据进行内容推荐处理，得到与所述目标数据相关的推荐数据；根据所述推荐数据进行在预设的历史评估数据中进行查找，得到所述推荐数据的历史评分；根据所述历史评分、所述评分数据得到评分矩阵；根据所述评分矩阵得到权重信息；根据所述权重信息、所述评分数据得到评估结果。2.根据权利要求1所述的数据评估方法，其特征在于，所述目标数据包括全量数据，所述目标评估维度包括数据匹配维度，所述根据预设的数据评估模型对所述目标数据进行评估处理，得到目标评估维度的评分数据，包括：按照预设的样本抽取规则从所述全量数据中抽取得到样本数据；根据所述全量数据、所述样本数据进行数据匹配度评估，得到所述目标数据在所述数据匹配维度的所述评分数据。3.根据权利要求1所述的数据评估方法，其特征在于，所述评估维度包括数据贡献维度，所述根据预设的数据评估模型对所述目标数据进行评估处理，得到目标评估维度的评分数据，包括：获取模型子维度评分、用户使用反馈评分；对所述目标数据进行变量特征分析，得到每种所述变量特征对应的信息量；根据所述每种所述变量特征对应的信息量得到特征子维度评分；根据所述模型子维度评分、所述用户使用反馈评分、所述特征子维度评分，得到所述目标数据在所述数据贡献维度的所述评分数据。4.根据权利要求1所述的数据评估方法，其特征在于，所述评估维度包括数据应用维度，所述根据预设的数据评估模型对所述目标数据进行评估处理，得到目标评估维度的评分数据，包括：获取历史交易数据；根据所述历史交易数据得到应用行为评分；根据所述应用行为评分、预设的应用效果评分，得到所述目标数据在所述数据应用维度的所述评分数据。5.根据权利要求1所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：洪博然，张宇，杜自然，邵雷，董传晔，
申请(专利权)人：黄倩倩深圳市数聚湾区大数据研究院，
类型：发明
国别省市：
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