一种金融大数据优化存储方法

本发明涉及企业管理方法技术领域,更具体地说,涉及金融大数据优化存储方法,包括以下步骤:步骤1.多源异构金融数据汇聚;步骤2.主题域划分与数据分类;步骤3.多模态语义编码:对不同类型数据设计相应的语义编码器,通过引入对抗约束实现跨模态语义融合;步骤4.语义增强与压缩;步骤5.联邦学习框架下的分布式存储;步骤7.存储调度与自动伸缩:设计基于强化学习的存储资源调度策略,根据数据热度、访问模式因素动态优化数据的存储位置和副本数,并根据系统负载的实时监测和预测触发存储集群的自动伸缩;步骤8.元数据管理与版本控制。 The invention relates to the technical field...

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Format Patent
LanguageChinese
Published 25.03.2025
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Summary:本发明涉及企业管理方法技术领域,更具体地说,涉及金融大数据优化存储方法,包括以下步骤:步骤1.多源异构金融数据汇聚;步骤2.主题域划分与数据分类;步骤3.多模态语义编码:对不同类型数据设计相应的语义编码器,通过引入对抗约束实现跨模态语义融合;步骤4.语义增强与压缩;步骤5.联邦学习框架下的分布式存储;步骤7.存储调度与自动伸缩:设计基于强化学习的存储资源调度策略,根据数据热度、访问模式因素动态优化数据的存储位置和副本数,并根据系统负载的实时监测和预测触发存储集群的自动伸缩;步骤8.元数据管理与版本控制。 The invention relates to the technical field of enterprise management methods, in particular to a financial big data optimization storage method, which comprises the following steps of: 1, converging multi-source heterogeneous financial data; step 2, subject domain division and data classification; step 3, multi-modal semantic coding: designing corresponding semantic encoders for different types of data, and realizing cross-modal semantic fusion by introducing adversarial constraints; step 4, semantic enhancement and compression; step 5, distributed storage under a federated learning framework; step 7, storage scheduling and automatic scaling: designing a storage resource scheduling strategy based on reinforcement learning, dynamically optimizing the storage
Bibliography:Application Number: CN202410551794