一种基于实时数据流的向量数据动态优化与索引方法技术

本发明专利技术提供了一种基于实时数据流的向量数据动态优化与索引方法，包括包括数据预处理模块、动态数据优化模块、动态索引生成模块、智能查询优化模块、技术细节模块。本发明专利技术通过通过数据预处理模块对数据进行预处理，可以移除缺失、异常值，把数据转化为统一格式，并对数据进行向量化，把数据转化为高维向量；通过动态数据优化模块使用PCA或t‑SNE等方法减少数据的维度，同时保持数据的核心特性，用K‑means或DBSCAN等算法将相似的向量组合在一起，减少查询时的搜索范围，通过动态索引生成模块使用KD树或HNSW等数据结构对向量数据进行索引，以加速查询，把高维向量优化为一个向量数据库；以此提高对数据的查询效率、存储效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术主要涉及计算机科学与人工智能的，具体涉及一种基于实时数据流的向量数据动态优化与索引方法。

技术介绍

1、随着大数据、深度学习和机器学习技术的飞速发展，越来越多的数据被转化为高维向量形式进行处理和分析。这些数据，如文本、图像和音频，一经转换，通常需要存储在一个方便查询的数据库中。传统的关系型数据库如mysql、oracle等，是为结构化数据设计的，其核心是数据表、行和列。然而，当涉及到高维向量数据的存储和检索时，这些数据库的性能会受到限制。

2、传统的关系型数据库在处理这种类型的数据时面临许多问题，如存储效率低、查询速度慢以及难以支持近似查询等。而现有的专门针对向量数据设计的数据库虽然在某些方面有所改进，但在动态优化、扩展性和数据管理上仍有不少限制；因此，需要设计一种基于实时数据流的向量数据动态优化与索引方法来解决上述问题。

技术实现思路

1、本专利技术主要提供了一种基于实时数据流的向量数据动态优化与索引方法用以解决上述
技术介绍
中提出的技术问题。

2、本专利技术解决上述技术问题本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于实时数据流的向量数据动态优化与索引方法，其特征在于：包括以下步骤；

2.根据权利要求1所述的一种基于实时数据流的向量数据动态优化与索引方法，其特征在于：用户上传的非结构化数据后，由所述数据预处理模块(10)接收，并对数据进行数据清洗、规范化、转换，经过处理过的数据输出为高维向量数据集，高维向量数据集由所述动态数据优化模块(20)所接收；

3.根据权利要求1所述的一种基于实时数据流的向量数据动态优化与索引方法，其特征在于：所述动态数据优化模块(20)接收数据预处理模块(10)发送的高维向量数据集后，对高维向量数据集进行处理，包括降维:使用PCA或t-SN...

【技术特征摘要】

1.一种基于实时数据流的向量数据动态优化与索引方法，其特征在于：包括以下步骤；

2.根据权利要求1所述的一种基于实时数据流的向量数据动态优化与索引方法，其特征在于：用户上传的非结构化数据后，由所述数据预处理模块(10)接收，并对数据进行数据清洗、规范化、转换，经过处理过的数据输出为高维向量数据集，高维向量数据集由所述动态数据优化模块(20)所接收；

3.根据权利要求1所述的一种基于实时数据流的向量数据动态优化与索引方法，其特征在于：所述动态数据优化模块(20)接收数据预处理模块(10)发送的高维向量数据集后，对高维向量数据集进行处理，包括降维:使用pca或t-sne方法减少数据的维度，同时保持数据的核心特性；

4.根据权利要求1所述的一种基于实时数据流的向量数据动态优化与索引方法，其特征在于：所述动态索引生成模块(30)中接收由动态数据优化模块(20)发送的高维向量数据集，并对高维向量数据集使用kd树或hnsw数据结构对向量数据进行索引，以加速查询，经过索引过的高维向量数据集优化为向量数据库。

5.根据权利要求1所述的一种基于实时数据流的向量数据动态优化与索引方法，其特征在于：所述技术细节模...

【专利技术属性】
技术研发人员：周蓬昆，
申请(专利权)人：安徽信息工程学院，
类型：发明
国别省市：