[发明专利]数据真实值的估计方法及数据真实值估计装置

摘要

本发明实施例公开了一种数据真实值的估计方法及数据真实值估计装置。本发明实施例的方法包括：基于对不同数据源有不同的可信度及分布模型的假设，将数据源的权重值和数据的估计值统一在一个数学优化模型中，基于该数学优化模型和数据在数据源中的记录值，通过迭代更新运算估计目标数据的真实值，能够有效避免多源异构数据的冲突问题，将数据源的权重值集成在数据的估计值的数学优化模型中，能够减少数据的估计值与真实值之间的偏差，提高数据真实值估计的准确性。

主权项

1.一种数据真实值的估计方法，其特征在于，包括：确定数学优化模型，其中，所述数学优化模型基于第一优化参数和第二优化参数构建，所述第一优化参数包括目标数据的估计值，所述第二优化参数包括各个目标数据源的权重值，其中，所述目标数据源包含所述目标数据，所述目标数据在两个以上所述目标数据源的记录值不全相同；初始化所述第一优化参数和所述第二优化参数；对所述第一优化参数和所述第二优化参数进行迭代更新运算；当满足预置的迭代中止条件时，将满足预置的迭代中止条件时得到的所述目标数据的估计值确定为所述目标数据的真实值；其中，所述对所述第一优化参数和所述第二优化参数进行迭代更新运算，包括：第一迭代更新运算或第二迭代更新运算；所述第一迭代更新运算包括：根据所述数学优化模型，所述目标数据在所述各个目标数据源中的记录值以及所述第一优化参数的当前值，更新所述第二优化参数；在更新所述第二优化参数后，根据所述目标数据在所述各个目标数据源中的记录值和所述第二优化参数的当前值，更新所述第一优化参数；在更新所述第一优化参数后，返回并顺序执行所述更新所述第二优化参数的步骤和所述更新所述第一优化参数的步骤；所述第二迭代更新运算包括：根据所述目标数据在所述各个目标数据源中的记录值和所述第二优化参数的当前值，更新所述第一优化参数；在更新所述第一优化参数后，根据所述数学优化模型，所述目标数据在所述各个目标数据源中的记录值以及所述第一优化参数的当前值，更新所述第二优化参数；在更新所述第二优化参数后，返回并顺序执行所述更新所述第一优化参数的步骤和所述更新所述第二优化参数的步骤；所述确定数学优化模型具体为确定如下数学优化模型：s.t.δ(W)＝1；其中，在上式中，v^(*)为目标数据源中所有数据的估计值集合，W表示各个目标数据源的权重值的集合，K表示目标数据源的个数，N表示每个目标数据源包含的数据记录的数量，M表示每条数据记录包含的不同数据类型数据的数量，w_k表示第k个目标数据源的权重值，表示第i条数据记录的第m个数据在第k个目标数据源中的记录值，为用于计算与之间的误差的代价函数，δ(W)为用于对目标数据源的权重值进行约束的约束函数，其中，各个目标数据源的权重值均为实数。