時(shí)間序列數(shù)據(jù)廣泛存在于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備監(jiān)控、金融交易記錄和網(wǎng)絡(luò)流量分析等計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)中，其相似性查詢對(duì)異常檢測(cè)、模式識(shí)別和決策優(yōu)化至關(guān)重要。傳統(tǒng)方法如動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整（DTW）在大規(guī)模數(shù)據(jù)下計(jì)算效率低，而基于深度學(xué)習(xí)的向量嵌入技術(shù)通過(guò)將時(shí)間序列轉(zhuǎn)換為低維向量，顯著提升了查詢速度和準(zhǔn)確性。該技術(shù)利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）或Transformer等模型，學(xué)習(xí)時(shí)間序列的深層特征，生成具有語(yǔ)義意義的嵌入向量。在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)研發(fā)中，這種技術(shù)可應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測(cè)：通過(guò)嵌入向量快速匹配歷史異常模式，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)告警；在設(shè)備性能監(jiān)控中，支持相似查詢以預(yù)測(cè)故障；在安全領(lǐng)域，它幫助識(shí)別DDoS攻擊的時(shí)序特征。研發(fā)挑戰(zhàn)包括模型泛化能力、計(jì)算資源優(yōu)化和實(shí)時(shí)處理需求。結(jié)合邊緣計(jì)算和聯(lián)邦學(xué)習(xí)，可進(jìn)一步推動(dòng)該技術(shù)在分布式網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的部署，提升系統(tǒng)的智能化和可靠性。