技術(shù)特征：

1.一種基于人工智能的數(shù)據(jù)搜索方法，其特征在于：包括：

2.如權(quán)利要求1所述的基于人工智能的數(shù)據(jù)搜索方法，其特征在于，所述收集多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，提取預(yù)處理后數(shù)據(jù)點(diǎn)特征向量包括：

3.如權(quán)利要求2所述的基于人工智能的數(shù)據(jù)搜索方法，其特征在于，所述接收用戶詢問進(jìn)行查詢解析并計(jì)算與數(shù)據(jù)點(diǎn)特征向量之間的相似度包括：

4.如權(quán)利要求3所述的基于人工智能的數(shù)據(jù)搜索方法，其特征在于，所述構(gòu)建距離矩陣，根據(jù)距離矩陣構(gòu)建簡單形，通過邊界算子計(jì)算簡單形的拓?fù)涮卣靼ǎ?/p>

5.如權(quán)利要求4所述的基于人工智能的數(shù)據(jù)搜索方法，其特征在于，所述將拓?fù)涮卣鬓D(zhuǎn)換為拓?fù)涮卣飨蛄颗c數(shù)據(jù)點(diǎn)特征向量融合包括：

6.如權(quán)利要求5所述的基于人工智能的數(shù)據(jù)搜索方法，其特征在于，所述構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)dnn計(jì)算融合特征向量與查詢特征向量之間相似度，生成搜索結(jié)果包括：

7.如權(quán)利要求6所述的基于人工智能的數(shù)據(jù)搜索方法，其特征在于，所述構(gòu)建可視化界面展示優(yōu)化后的搜索結(jié)果包括：

8.一種基于權(quán)利要求1-7任一所述的基于人工智能的數(shù)據(jù)搜索方法的基于人工智能的數(shù)據(jù)搜索系統(tǒng)，其特征在于，包括：

9.一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括：存儲(chǔ)器和處理器；所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于：所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的基于人工智能的數(shù)據(jù)搜索方法的步驟。

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于：所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的基于人工智能的數(shù)據(jù)搜索方法的步驟。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于人工智能的數(shù)據(jù)搜索方法及系統(tǒng)，涉及信息檢索技術(shù)領(lǐng)域，包括接收用戶詢問進(jìn)行查詢解析并計(jì)算與數(shù)據(jù)點(diǎn)特征向量之間的相似度；構(gòu)建距離矩陣構(gòu)建簡單形，通過邊界算子計(jì)算簡單形的拓?fù)涮卣?；將拓?fù)涮卣鬓D(zhuǎn)換為拓?fù)涮卣飨蛄颗c數(shù)據(jù)點(diǎn)特征向量融合，構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DNN，生成搜索結(jié)果。本發(fā)明接收用戶詢問進(jìn)行查詢解析并計(jì)算與數(shù)據(jù)點(diǎn)特征向量之間的相似度；構(gòu)建距離矩陣構(gòu)建簡單形，通過邊界算子計(jì)算簡單形的拓?fù)涮卣?；將拓?fù)涮卣鬓D(zhuǎn)換為拓?fù)涮卣飨蛄颗c數(shù)據(jù)點(diǎn)特征向量融合，構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DNN，生成搜索結(jié)果；顯著提升對相似度差異的辨別能力，增強(qiáng)數(shù)據(jù)處理和查詢響應(yīng)的效率，提高搜索結(jié)果的準(zhǔn)確性和相關(guān)性。

技術(shù)研發(fā)人員：徐旻涵,李莉,張丹丹,劉天揚(yáng),程璐
受保護(hù)的技術(shù)使用者：上海銀行股份有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/2