人工智能驱动数据质量规则动态构建与自适应优化技术研究

摘要

随着大数据技术工程系统的复杂性不断提高，数据质量规则动态性与自适应性已成为制约数据要素价值释
放的重要因素。传统的人工主导的数据质量治理模式，在面对多源异构、大规模海量数据环境时，往往面临数据完
整性、准确性、一致性等突出数据质量问题，难以满足实时化、智能化的数据质量治理需求。近年来，人工智能技
术的突破性发展为各领域大数据治理系统的智能化管理提供了新的解决思路。本文从人工智能驱动下的数据质量规
则动态构建与自适应优化角度出发，系统分析了机器学习、深度神经网络、知识图谱及智能代理等技术在数据质量
规则构建与自适应优化中的应用机制，深入探讨基于规则推理和智能决策的自适应优化策略。研究表明，人工智能
技术能够显著提升数据质量规则动态构建的精度与自适应性，实现从“事后维护”向“事前预测”“事中干预”的转
变，对大数据技术工程的数据质量治理与智能化发展具有重要的现实意义与前瞻价值。