一种用于数字藏品管理的数据处理方法及系统与流程

本发明涉及数字藏品管理领域，尤其涉及一种用于数字藏品管理的数据处理方法及系统。

背景技术：

1、数字藏品管理是指对数字化形式的文化遗产、艺术品和其他珍贵数据进行系统化存储、处理和检索的过程。随着数字化技术的发展，数字藏品管理在文化保护、档案管理以及艺术展示等领域扮演着越来越重要的角色。然而，现有的数字藏品管理技术在数据处理方面存在一些不足之处。

2、首先，数据多样性处理不够全面。数字藏品涉及文本、图像、视频等多种数据形式，而传统的数据处理方法通常无法同时高效处理这些多样化的数据。例如，图像处理技术虽然可以识别和分类图像，但对于图像中的复杂细节和多样化格式处理能力有限；信息检索系统虽然能够进行文本数据的关键词搜索，但对于包含复杂语义的文本内容理解能力不足。这些局限使得在处理包含多种数据形式的数字藏品时，存在数据处理不全面的问题。

3、其次，数据处理和分析效率低下。现有技术在处理大规模数字藏品数据时，往往面临数据清洗和归一化处理效率低的问题。大量的文本、图像和视频数据在处理过程中需要逐一清洗和归一化，传统的方法可能导致数据处理的速度缓慢，尤其是在面对异常检测和修正时。当前的数据处理方法通常难以实时完成数据的高效处理和分析，这对需要快速响应的应用场景(如实时数据检索)造成了困扰。

4、再次，多维数据关系捕捉和分析能力不足。传统的数据库系统在处理数字藏品数据时，多数侧重于单一数据类型的存储和检索，难以有效捕捉数据之间多维关系。图像处理和信息检索技术虽然可以分别处理图像数据和文本数据，但难以综合分析这两者之间的复杂关联。缺乏高效的数据融合和关系捕捉机制，使得在处理涉及多种数据形式和高阶数据关系的数字藏品时，存在分析不全面的问题。

5、最后，现有数字藏品管理技术在用户查询和检索体验方面也存在不足。传统的检索系统多依赖于关键词搜索，难以理解用户查询的具体语义，导致检索结果的相关性和准确性较低。此外，缺乏智能化的语义分析和优化手段，使得用户在进行复杂查询时无法得到精准的检索结果。传统的可视化手段也难以满足现代用户对数据展示和交互的高要求。

6、因此，如何提供一种用于数字藏品管理的数据处理方法及系统是本领域技术人员亟需解决的问题。

技术实现思路

1、本发明旨在提供一种用于数字藏品管理的数据处理方法及系统。通过结合多模态数据采集、先进的数据预处理技术、异常检测、超图神经网络和自然语言处理，系统能够高效整合文本、图像和视频数据，并准确检测和处理异常。此外，采用高维索引和张量分解技术优化数据检索，提升语义搜索和推荐系统的精准度，同时应用加密和访问控制策略确保数据安全。这些创新使得本发明能够有效解决现有技术中数据处理效率低、异常检测准确性不足、数据融合复杂、推荐系统不够精准以及数据安全保护不完善等问题。

2、根据本发明实施例的一种用于数字藏品管理的数据处理方法，包括如下步骤：

3、s1、采集数字藏品的原始数据，包括文本、图像、视频；

4、s2、对采集到的原始数据进行数据清洗、归一化处理和特征提取；

5、s3、利用基于拓扑数据分析和分数阶傅里叶变换的异常检测方法，对预处理后的数据进行自动化异常检测；

6、s4、构建超图神经网络模型，将经过异常检测和修正的数据进行异构数据融合，通过超图结构捕捉数据间的高阶关系，生成统一的数据表示；

7、s5、利用高维索引技术和张量分解算法，对统一数据表示进行多维数据索引，优化复杂查询的快速检索；

8、s6、通过自然语言处理的语义搜索引擎，理解用户查询的语义意图，优化对数字藏品的精准搜索；

9、s7、在数据处理和传输过程中，为每个数据块应用加密和访问控制策略。

10、可选的，所述s3具体包括：

11、s31、通过构建多层次超图h＝(v,e,c)对预处理后的数据进行拓扑数据分析，使用图卷积神经网络和图注意力机制提取节点的高维特征，生成多尺度拓扑特征向量；

12、s32、应用基于分数阶傅里叶变换的异常检测方法，对数据进行分数阶傅里叶变换，生成频谱特征，用于识别数据中的异常模式；

13、s33、将高维拓扑特征向量和频谱特征输入到自适应深度集成学习模型中，通过增强型图卷积网络和自适应融合机制进行异常检测：

14、

15、其中，αi和βj为通过进化算法优化的动态权重系数，为第i个基于增强型图卷积网络的模型，ψj为第j个融合多源数据特征的复杂网络模型，ξ为结合深度自适应学习机制的综合模型，wθ为自适应权重矩阵，a为邻接矩阵，λ为特征矩阵，d为度矩阵，h为高阶特征矩阵，γ为自适应调节因子；

16、s34、对检测到的异常数据进行分类和标记，利用深度生成对抗网络对异常数据进行重标记，生成详细的异常数据标签；

17、s35、生成包含异常类别、异常程度、可能原因及处理建议的详细异常报告，通过深度生成模型和自适应报告生成算法优化报告的准确性和可读性；

18、s36、对异常数据进行后续处理，根据异常报告实施数据修复，包括异常值检测和数据插补，并通过强化学习算法优化数据修复策略，调整模型参数以提升检测精度和稳定性。

19、可选的，所述s32包括以下步骤：

20、s321、对预处理后的数据x(t)进行改进的分数阶傅里叶变换

21、

22、其中，α和β为分数阶傅里叶变换的自适应参数；

23、s322、对分数阶傅里叶变换后的数据进行多尺度熵分析，计算不同时间尺度下的样本熵；

24、s323、生成频谱特征，用于识别数据中的异常模式；

25、s324、对频谱特征和多尺度熵特征进行归一化处理，以提高特征的可比性和稳定性；

26、s325、对归一化后的频谱特征和多尺度熵特征进行融合，构建复合特征向量；

27、s326、将复合特征向量输入到图神经网络中进行训练和检测，通过卷积操作和注意力机制，计算节点的异常得分，生成最终的异常检测结果。

28、可选的，所述s4具体包括：

29、s41、构建超图神经网络模型，通过超图结构捕捉数据间的高阶关系，进行异构数据融合；

30、s42、对超图结构进行多层图卷积操作，应用多层图卷积网络对超图结构进行迭代更新，通过卷积操作提取每一层的节点特征，并通过特征融合机制将不同层次的特征进行组合；

31、s43、通过自适应特征融合策略对提取的特征进行整合，包括使用自适应特征融合方法，结合高维注意力机制对不同特征来源进行动态加权融合，生成统一的数据表示：

32、

33、其中，ffusion表示经过融合后的特征矩阵，wf是特征融合权重矩阵，bf是偏置矩阵，attention(·)表示高维注意力机制，qi、ki和vi分别为第i个特征来源的查询、键和值矩阵。

34、可选的，所述s5具体包括：

35、s51、构建高维索引结构，通过高维数据树对统一数据表示进行空间索引；

36、s52、应用张量分解技术对高维数据进行优化处理，包括深度张量分解、自适应张量分解和高维谱张量分解：

37、

38、其中，x为原始数据张量，ar、br和cr为分解的因子矩阵，f(gr,hr)为自适应张量分解中的函数表示，sr和dr为高维谱张量分解中的谱分析和指数映射，°表示张量的外积操作，exp表示指数映射；

39、s53、结合高维索引和张量分解结果，应用智能查询优化算法进行检索；

40、s54、对检索结果进行动态调整和优化，利用在线学习算法根据用户反馈实时更新索引和数据表示，适应查询需求的变化。

41、可选的，所述s6具体包括：

42、s61、构建基于自然语言处理的语义搜索引擎，利用预训练的语言模型对用户查询进行语义理解；

43、s62、应用多维张量注意力网络进行语义匹配，将用户查询通过多维张量表示，每个维度对应一个模态，应用多维张量注意力机制，对这些张量进行自适应加权和融合，生成综合的语义匹配结果；

44、s63、通过高阶对抗性自适应生成网络和时序特征对抗训练的综合优化，将高阶对抗性生成网络生成的高维特征结合时序特征对抗训练对特征进行整合：

45、

46、其中，为综合优化目标函数，和分别为高阶对抗生成网络中的对抗性损失，为高阶生成网络中的正则化项，kl(q(z|x)∥p(z))为时序特征对抗训练中的kl散度，reconstructionloss为时序特征对抗训练中的重建损失，β为时序对抗训练的权重系数；

47、s64、生成优化的搜索结果和推荐列表，通过将语义搜索引擎的输出结果与用户反馈相结合，生成最终的数字藏品搜索报告和推荐建议。

48、根据本发明实施例的一种用于数字藏品管理的数据处理方法及系统，包括：

49、数据采集模块：通过多种传感器和接口收集数字藏品的文本、图像和视频数据，支持高分辨率采集和多模态数据融合；

50、数据预处理模块：对采集的原始数据进行去噪处理，数据归一化处理，以及特征提取；

51、异常检测模块：利用基于拓扑数据分析和分数阶傅里叶变换的技术进行数据异常检测，结合拓扑特征向量和傅里叶变换谱数据，通过集成学习算法输出综合异常检测结果，并对异常数据进行分类和标记；

52、异构数据融合模块：应用超图神经网络模型对经过异常检测的数据进行高阶关系捕捉，进行异构数据融合，通过多层图卷积和自适应特征融合策略生成统一的数据表示；

53、多维数据索引模块：构建高维索引结构，通过高维数据树和深度张量分解技术对统一数据表示进行空间索引，优化复杂查询的快速检索，应用智能查询优化算法进行动态调整和优化；

54、语义搜索和推荐模块：基于自然语言处理的语义搜索引擎进行用户查询的语义理解，使用多维张量注意力网络进行语义匹配，通过高阶对抗性自适应生成网络和时序特征对抗训练进行综合优化，生成个性化的搜索结果和推荐列表；

55、安全保护模块：在数据处理和传输过程中，为每个数据块应用加密和访问控制策略，包括使用数据加密算法、访问权限管理和审计日志记录。

56、本发明的有益效果是：

57、(1)本发明通过结合高效的数据预处理技术、基于拓扑数据分析和分数阶傅里叶变换的异常检测方法、超图神经网络模型和高维索引技术，显著提升了数字藏品管理系统的数据处理效率和准确性。特别是在数据融合和复杂查询的优化方面，本发明克服了传统方法中的不足，能够快速而准确地处理大规模的多模态数据，并生成统一的数据表示。

58、(2)通过引入自然语言处理的语义搜索引擎和多维张量注意力网络，本发明优化了对用户查询的理解和个性化推荐，提升了搜索结果的精准性和用户体验。同时，采用先进的数据加密和访问控制策略，增强了数据安全性，能够有效应对不断变化的安全威胁。

59、(3)本发明通过综合运用多种数据处理和分析技术，提供了一个高效、准确、安全的数字藏品管理解决方案，使系统能够适应数据环境，自动化处理异常数据，并优化数据检索和用户查询体验，从而实现了对数字藏品的全面管理和保护。