一种数字孪生模型构件数据的存储方法、设备及介质

本申请公开了一种数字孪生模型构件数据的存储方法、设备及介质，涉及数据存储领域，该方法包括：获取数字孪生模型的构件数据；根据构件数据建立图结构数据集；根据图结构数据集，采用预先训练好的深度学习模型，确定每个构件的特征表示及类别；深度学习模型包括依次连接的图卷积神经网络、全连接层及分类器，图卷积神经网络的输出为特征表示，分类器的输出为类别；分别根据每个构件的特征向量、每个构件的特征表示及每个构件的类别，生成对应每个构件的个性化哈希码，并存储在数据库中。本申请提高了数字孪生模型构件的查询效率，并减少了存储构件数据所需的物理空间，降低了资源消耗。