跨模态图文内容筛选存储机制:语义相似性与Hash方法
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"该文档研究了一种跨模态图文内容筛选存储机制,旨在解决大规模多媒体数据增长带来的存储和分析挑战。机制主要分为离线和在线两个阶段,利用自监督的生成对抗式Hash方法生成语义元数据,并在Neo4j图数据库中构建元数据图谱。在线阶段,通过Hash码在图谱中快速找到相似内容,降低读取延迟。实验结果显示,与传统系统相比,该机制在高召回率下显著减少了读取延迟。关键词包括语义管理、Hash码元数据、元数据图谱、存储机制和读带宽。" 本文档主要探讨了当前云端存储系统在处理大规模多模态数据时面临的挑战,尤其是由于缺乏语义管理导致的读取延时问题。针对这一问题,研究提出了CITCSS(Cross-modal Image and Text Content Sifting Storage)机制,这是一种创新的跨模态图文数据筛选存储解决方案。该机制主要由两部分组成:离线阶段和在线阶段。 在离线阶段,CITCSS采用基于自监督的生成对抗式Hash方法生成语义元数据。这种方法能够捕捉到图像和文本数据的深层语义信息,超越了传统存储系统仅依赖于表面属性的局限。生成的语义元数据随后被注入独立的元数据空间,以便后续处理。关键创新在于利用Neo4j图数据库构建Hash元数据图谱,通过Hash码的汉明距离来度量语义相似性,从而在图谱中建立Hash码与存储路径之间的映射。 在线阶段,当用户发起分析请求时,存储系统将输入数据转化为Hash码,然后在预构建的元数据图谱中搜索与请求相似的节点,快速定位到相似文件的存储位置,有效减少数据读取量,显著降低读取延迟。实验数据显示,CITCSS在保持98%以上的召回率时,读取延迟降低了99.07%至99.77%,相比传统系统有了极大的改进。 此研究对云存储领域具有重要意义,尤其是在多媒体数据急剧增长的背景下,为高效处理非结构化多模态数据提供了新的思路。通过优化存储机制,CITCSS能更好地支持数据分析需求,提高存储系统的性能和用户体验。此外,该文还强调了当前存储系统在语义理解和查询结构上的不足,为未来系统设计提供了改进方向。
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