55、高效相似性搜索中长序列数据的压缩处理

高效相似性搜索中长序列数据的压缩处理

在数据处理和分析领域，长序列数据的相似性搜索是一个具有挑战性的任务。传统的方法在处理长序列数据时，往往面临着计算成本高、效率低等问题。本文将介绍一种基于序列嵌入技术的“降维”机制，以及一种新型的索引结构——SEM - 树，用于解决长序列数据的相似性搜索问题。

1. SEM - 树的构建

由于空间限制，这里通过一个示例来说明 SEM - 树的构建算法。假设每个序列已经被划分为三个子多重集，分别用 T1(s)、T2(s) 和 T3(s) 表示。
- 第一层 ：基于第一层子多重集 T1(.) 进行距离计算，得到两个聚类。一个聚类以 T1(s2) 为中心，半径为 1/9；另一个以 T1(s5) 为中心，半径为 1/3。
- 第二层 ：对每个子聚类，基于子多重集 T2(.) 遵循相同的原则进行处理。
- 叶子层 ：假设每个节点可以存储两个序列，在叶子层对完整序列进行索引。

SEM - 树是一种动态索引结构，基于多重集的属性可以方便地进行数据更新。例如，当插入一个新序列时，只需将原始序列转换到 SEM - 空间，然后从根节点插入到合适的子聚类中。

以下是构建过程的简单流程图：

graph TD;
    A[开始] --> B[划分序列为子多重集];
    B --> C[第一层聚类];
    C --> D[第二层聚类];
    D --> E[叶子层索引];
    E --&