提出AuDQ：智能体规则发现实现可审计数据质量
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提出AuDQ：智能体规则发现实现可审计数据质量
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AI 综述
Jacopo Biggiogera 等在 arXiv 发布论文预印本（arXiv:2610.26031v1），提出 AuDQ 框架：一个以本体为基础、仓库原生的数据质量层构想，将质量规则作为一等工件，支持版本化、与治理文本的溯源关联，以及通过不可变执行轨迹进行回放。 作为验证该构想的第一步，作者实现了智能体规则发现核心，提供 Full-Agentic 与 Guided 两种规则获取模式和人在回路审核界面，并在金融和零售两个真实行业数据集上报告初步结果，比较全自动分治规则发现与人类专家所定规则的质量与多样性。目前仅为初步结果，属于作者自己的构想验证阶段。
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最新进展10月20日 12:00
AuDQ：通过智能体规则发现实现可审计的数据质量报道时间线
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10月20日
- arXiv · cs.AIAuDQ：通过智能体规则发现实现可审计的数据质量
论文 AuDQ 提出一种以本体为基础、仓库原生的数据质量层构想，将质量规则作为一等工件，支持版本化、溯源关联治理文本及通过不可变执行轨迹回放。作为验证的第一步，作者实现了智能体规则发现核心，提供 Full-Agentic 与 Guided 两种规则获取模式及人在回路审核界面，并在金融和零售两个真实行业数据集上报告了初步结果，比较全自动分治规则发现与人类专家所定规则的质量与多样性。
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