[发明专利]识别质量管理

权利要求书

1.一种用于提高识别质量并由此为数据库改善计算性能的方法，所述数据库包括多个数据结构，每个所述数据结构关于多个对象之一，所述方法包括以下步骤：

a.在关于所述对象之一的多个数据结构的每一个中连接包含字符串的多个字段，并基于连接的字符串的相似度计算字符串质量分数(SQS)；

b.基于多个输入总体质量分数和输入置信度分数的加权度量来为所述对象计算输入质量分数(IQS)；

c.为所述对象计算链路质量分数(LQS)，其中所述LQS计算的输入包括唯一链接的数量，与所述对象相关联的数据结构的数量，最常出现的唯一链接的计数，以及所述唯一链接的数量与所述数据结构的数量的比率；

d.将多个LQS异常应用于针对所述对象的所述LQS分数以确定是否应用所述LQS异常中的任一者，并从而通过用与这样的LQS异常相关联的预定义LQS值替换针对所述对象的先前计算的LQS来覆盖针对所述对象的所述先前计算的LQS；

e.基于所述SQS、IQS和LQS的加权度量来为所述对象计算组质量评分(GQG)，其中所述GQG是落入限定范围内的单个数值；

f.将多个GQG异常应用于针对所述对象的所述GQG分数以确定是否应用所述GQG异常中的任一者，并通过用与这样的GQG异常相关联的预定义GQG值替换针对所述对象的先前计算的GQG来覆盖针对所述对象的所述先前计算的GQG，以产生最终的GQG(FGQG)；以及

g.对所述数据库中的多个对象重复上述步骤，并将边界阈值FGQG值应用于所述数据库，使得低于所述边界阈值FGQG值的对象在所述数据库中被抑制，其中所述数据库中的所述多个对象在被抑制之后包括比应用所述方法步骤之前更少数量的对象。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，为所述对象计算GQG的所述步骤进一步包括为所述对象确定组大小的步骤，其中所述组大小是被分组在所述对象中的单独数据结构的所述数量的度量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，为所述对象计算LQS的所述步骤包括为所述对象计算(a)客户商业链接质量分数(CBLQS)或客户链接质量分数(CLQS)以及(b)仅地址链接质量分数(AOLQS)的步骤。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于关于所述对象的所述数据结构的数量，所述对象被分类为多个组大小中的一个，并且其中基于所述对象的所述组大小，被应用于计算所述GQG值的权重被确定。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述多个组大小由三个组大小组成，并且其中被应用于对所述三个组大小中的每个计算所述GQG值的所述权重中的至少一个是不同的。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对象包括关于商业组的多个数据结构，并且计算CBLQS或CLQS的所述步骤包括计算CBLQS的步骤。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对象包括20个或更少的数据结构，并且在计算所述GQG值时应用的所述权重对于所述SQS值是0.10，对于所述IQS值是0.40，对于所述CBLQS值是0.30，并且对于所述AOLQS值是0.20。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对象包括21-50个数据结构，并且应用于所述GQG值的所述权重对于所述SQS值是0.10，对于所述IQS值是0.25，对于所述CBLQS值是0.40，并且对于所述AOLQS值是0.25。

9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对象包括多于50个的数据结构，并且应用于所述GQG值的所述权重对于所述SQS值是0.10，对于所述IQS值是0.00，对于所述CBLQS值是0.30，并且对于所述AOLQS值是0.20。

10.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对象包括关于客户组的多个数据结构，并且计算CBLQS或CLQS的所述步骤包括计算CLQS的步骤。