基于深度学习的向量嵌入技术在时间序列相似性查询中的计算机网络信息技术研发

时间序列数据广泛存在于物联网设备监控、金融交易记录和网络流量分析等计算机网络信息系统中，其相似性查询对异常检测、模式识别和决策优化至关重要。传统方法如动态时间规整（DTW）在大规模数据下计算效率低，而基于深度学习的向量嵌入技术通过将时间序列转换为低维向量，显著提升了查询速度和准确性。该技术利用卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）或Transformer等模型，学习时间序列的深层特征，生成具有语义意义的嵌入向量。在计算机网络信息技术研发中，这种技术可应用于网络流量异常检测：通过嵌入向量快速匹配历史异常模式，实现实时告警；在设备性能监控中，支持相似查询以预测故障；在安全领域，它帮助识别DDoS攻击的时序特征。研发挑战包括模型泛化能力、计算资源优化和实时处理需求。结合边缘计算和联邦学习，可进一步推动该技术在分布式网络环境中的部署，提升系统的智能化和可靠性。