摘要
本发明公开了一种用于数字藏品管理的数据处理方法及系统,包括以下步骤:S1、采集数字藏品的文本、图像和视频数据;S2、对原始数据进行清洗、归一化和特征提取;S3、利用拓扑数据分析和分数阶傅里叶变换技术进行自动化异常检测,并修正数据中的异常;S4、构建超图神经网络模型,通过超图结构融合数据,生成统一的数据表示;S5、应用高维索引技术和张量分解算法,对数据进行多维索引,优化查询检索;S6、使用自然语言处理技术解析用户查询,提升搜索精准性;S7、在数据处理和传输过程中,实施加密和访问控制策略,确保数据安全性。本发明提供了一种全面的数据处理解决方案,有效提升数字藏品管理系统的处理效率、数据安全性和搜索精度。
技术关键词
分数阶傅里叶变换
数据处理方法
自动化异常检测
高维索引结构
频谱特征
访问控制策略
时序特征
注意力机制
张量分解技术
神经网络模型
异常数据
语义
自然语言
深度生成对抗网络
对抗性
异常检测方法
数据安全性
深度集成学习
系统为您推荐了相关专利信息
数据处理方法
计算机可读指令
脚本
语句
计算机设备
数据处理方法
属性基加密
特征融合技术
国密算法
差分隐私
通信节点
数据处理方法
参数
无人机数据处理
数值获取方法
行人重识别网络
特征提取模块
跨模态
重识别方法
可见光视频
扭力测试方法
卡尔曼滤波算法
协方差矩阵
迁移学习模型
材料特征