一种基于机器学习的项目数据质量核查方法及系统

本发明提供了人工智能与项目数据管理交叉技术领域的一种基于机器学习的项目数据质量核查方法及系统，方法包括：步骤S1、获取大量的历史项目数据构建数据集对数据质量核查模型进行训练，将训练后的数据质量核查模型部署为微服务；步骤S2、通过微服务将获取的实时项目数据输入部署的数据质量核查模型，得到携带异常数据以及异常根因的质量核查报告；步骤S3、基于质量核查报告对实时项目数据进行拦截和预警；步骤S4、实时记录至少包括实时项目数据、质量核查报告、核查结果反馈以及核查时间的核查日志，基于核查日志构建增量数据集对数据质量核查模型进行迭代优化。本发明的优点在于：极大的提升了项目数据质量核查的扩展性、时效性以及可靠性。