一种面向算力网络的多模态数据管理方法

本发明公开了一种面向算力网络的多模态数据管理方法，首先设计一种基于潜在对齐的多模态相似性保留哈希算法，将文本模态作为中间模态，通过对抗网络学习输入数据及对应文本模态数据的共同表示，生成多模态数据标签，并借助算力网络节点对多模态数据进行语义相关性保留标签提取，确保跨模态相似性数据的关联关系；随后利用基于生成对抗网络的多模态数据语义特征提取，进行共享特征向量提取和多模态数据相似性去重，极大节省了存储空间；最后，基于潜变扩散技术进行数据恢复，借助算力网络实现从共享特征向量到原始数据的语义相似性还原。本发明方法可以极大程度上节省存储空间和传输带宽，在提高多模态数据管理效率的同时有效维持数据可用性。