[发明专利]一种数据处理方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

获取黑名单中的数据；

从要素库中读取追溯数据；其中，所述追溯数据包括多个数据字段，以及各个所述数据字段对应的数据源、数据字段编码、出现次数和末次出现的时间信息；

判断所述黑名单中的数据是否包含所述追溯数据；

若是，为所述追溯数据确定第一可信度分值；

若否，获取所述追溯数据的各个所述数据字段，以及对应的所述数据源、所述数据字段编码、所述出现次数以及所述末次出现的时间信息；

确定各个所述数据字段对应的所述数据源、所述出现次数以及所述末次出现的时间信息的权重和分数；

根据所述权重和所述分数，为不在所述黑名单中的追溯数据确定第二可信度分值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

将所述第一可信度分值对应的所述追溯数据采用第一标记进行标识；

将所述第二可信度分值对应的所述追溯数据采用第二标记进行标识。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断所述黑名单中的数据是否包含所述追溯数据，包括：

判断所述追溯数据中数据字段编码对应的所述数据字段是否在所述黑名单中。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述为所述追溯数据确定第一可信度分值，包括：

为所述追溯数据中的各个所述数据字段确定第一目标可信度分值；

根据各个所述数据字段的第一目标可信度分值，确定所述追溯数据的第一可信度分值；

相应的，所述根据所述权重和所述分数，为不在所述黑名单中的追溯数据确定第二可信度分值，包括：

根据所述权重和所述分数，为不在所述黑名单中的追溯数据中的各个数据字段确定第二目标可信度分值；

根据各个所述数据字段的第二目标可信度分值，确定所述追溯数据的第二可信度分值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：对各条追溯数据中的相同数据字段的合并去重，以及对相同追溯数据的合并去重。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对各条追溯数据中的相同数据字段的合并去重，包括：

针对不在所述黑名单中的各条追溯数据，若存在相同数据字段，将第二目标可信度分值最高的数据字段，以及对应的数据源、数据字段编码、出现次数和末次出现的时间信息，分别替换追溯数据中其他相同的数据字段，以及所述其他相同的数据字段对应的数据源、数据字段编码、出现次数和末次出现的时间信息；

若数据字段的第二目标可信度分值相同，将数据源的权重最高的数据字段，以及对应的数据源、数据字段编码、出现次数和末次出现的时间信息，分别替换追溯数据中第二目标可信度分值相同的其他数据字段，以及所述其他数据字段对应的数据源、数据字段编码、出现次数和末次出现的时间信息；

若数据字段的数据源的权重相同，将末次出现的时间信息最靠近当前时间的数据字段，以及对应的数据源、数据字段编码、出现次数和末次出现的时间信息，分别替换追溯数据中数据源的权重相同的其他数据字段，以及数据源的权重相同的其他数据字段对应的数据源、数据字段编码、出现次数和末次出现的时间信息。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，

所述对相同追溯数据的合并去重，包括：

对于不在所述黑名单中的相同的追溯数据，选取第二可信度分值最高的追溯数据，替换其他相同的追溯数据；

若追溯数据的第二可信度分值相同，选取数据源的权重最高的数据字段对应的追溯数据，替换其他相同的追溯数据；

若数据字段的数据源的权重相同，选取末次出现的时间信息最靠近当前时间的数据字段对应的追溯数据，替换其他相同的追溯数据。