【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及數據處理，特別涉及基于多模態學習的關系集群數據庫優化方法。
技術介紹
1、隨著信息技術的快速發展，數據庫技術在現代信息管理系統中發揮著至關重要的作用。特別是在大數據、人工智能和多模態學習技術的推動下，數據的復雜性和多樣性顯著增加，傳統的數據庫優化方法在處理這些復雜數據時逐漸顯露出局限性。多模態數據通常來源于不同的傳感器、平臺或信息源，其特征具有多樣性、高維性和異構性。這使得現有的關系型數據庫在面對這些復雜的數據集群時，面臨著巨大的技術挑戰。
2、目前，主流的數據庫查詢優化技術主要依賴于傳統的索引方法，如b樹、哈希索引等。這些方法在處理單一模態或低維數據時效果較好，但在處理高維、多模態數據時往往表現不佳。特別是在多模態學習背景下，不同模態的數據之間存在復雜的關聯，傳統索引無法有效處理這些關系，導致查詢性能大幅下降。此外，隨著數據量的增加，查詢時間呈現指數增長，進一步限制了數據庫的應用場景。一種常見的現有技術是基于b樹或r樹等索引結構的查詢優化方法。這些方法在低維空間中表現較為優異，能夠快速執行區間查詢、點查詢以及范圍查詢等操作。然而，b樹或r樹等結構在高維空間中會遇到所謂的“維度詛咒”問題，即隨著維度的增加，索引結構的效率迅速下降。這是因為高維數據點之間的距離差異逐漸變小，導致查詢性能和準確性嚴重受限。此外，在多模態學習場景下，不同模態的數據點特征往往分布在不同的特征空間中，使用單一索引結構難以充分捕捉數據點之間的復雜關系。
技術實現思路
1、本專利技術的目
2、為解決上述技術問題，本專利技術提供基于多模態學習的關系集群數據庫優化方法，所述方法包括：
3、步驟1：在關系集群數據庫中，將每條存儲的數據視為一個數據點，計算每個數據點的拉普拉斯密度梯度，以描述該數據點在其局部區域內的密度分布及其變化情況；根據每個數據點的拉普拉斯密度梯度，構建一個關聯矩陣，用于表示數據點之間的關聯程度；
4、步驟2：基于關聯矩陣，構建一個加權無向圖，計算加權無向圖的廣義拉普拉斯矩陣，基于廣義拉普拉斯矩陣，構建一個優化問題，通過求解優化問題，找到一個嵌入矩陣，將數據點映射到低維空間，得到嵌入表示；
5、步驟3：基于數據點的低維嵌入表示，定義查詢優化的目標函數；通過對目標函數關于嵌入表示求偏導，并令其等于零，得到最優嵌入表示的更新規則；利用最優嵌入表示，設計動態索引結構，使得查詢能夠高效地在嵌入空間中進行。
6、進一步的，步驟1具體包括：確定每個數據點的鄰域范圍，從而確定數據點的鄰域內數據點；計算每個數據點的局部密度梯度；對于每個數據點，通過高斯核函數對鄰域內數據點的距離進行加權求和，得到該鄰域內數據點對的影響；結合局部密度梯度和鄰域貢獻，計算該數據點的拉普拉斯密度梯度；局部密度梯度反映了數據點相對于其周圍鄰域的密度變化，如果，說明的密度高于其鄰域，是聚類中心，如果，說明的密度較低，處于稀疏區域；根據每個數據點的拉普拉斯密度梯度，構建一個關聯矩陣，用于表示數據點之間的關聯程度。
7、進一步的，拉普拉斯密度梯度的計算公式如下：
8、；
9、其中，是對數據點的鄰域密度進行求和，表示數據點的鄰域，鄰域范圍由決定，表示半徑為的區域內的所有數據點構成了鄰域集合；表示數據點與鄰域數據點之間的距離，這個距離用于衡量與了的相對位置，反映了了對的影響程度；是一個高斯核函數，用于將距離轉換為一個權重，距離越小，權重越大，說明對的影響越大，是尺度參數，控制了鄰域內的平滑程度；是密度調節參數，用于控制鄰域內數據點對的影響強度，越大的值表示鄰域內的數據點對的影響越大，而越小的則表示鄰域的數據點對的影響越小。
10、進一步的，關聯矩陣的第行，第列的元素定義為：
11、；
12、其中，為數據點和數據點之間的關聯權重，數值越大表示關聯越強；和分別為數據點和數據點的拉普拉斯密度梯度；為一階l1范數，為二階l1范數；為預設的放大參數，控制密度梯度方向相似性對關聯權重的影響程度；為和之間的歐氏距離；為預設的梯度變化率平滑參數，控制密度梯度變化率差異對關聯權重的影響程度；和分別為數據點和數據點的拉普拉斯密度梯度的梯度。
13、進一步的，步驟2中，基于關聯矩陣，構建一個加權無向圖，節數據點集包含所有數據對應的數據點；為數據點的總數；邊集根據關聯矩陣確定，邊的權重為，表示數據點和之間的關聯強度；加權無向圖的度矩陣是一個對角矩陣，其元素定義為：
14、；
15、表示節數據點的度，即與其相連的邊的權重之和；定義廣義拉普拉斯矩陣為：
16、；
17、其中，為標準的圖拉普拉斯矩陣；為拉普拉斯矩陣的平方，捕獲二階鄰域信息；為預設的第一正則化參數；為度矩陣的逆平方根。
18、進一步的，步驟2中計算數據點的低維嵌入表示的過程具體包括：構建一個優化問題，其目標函數為：
19、；
20、該目標函數旨在找到一個嵌入矩陣，既能保留局部結構，又能與原始特征保持一致；為數據點的低維嵌入矩陣，是嵌入維度；將關系集群數據庫視為一個矩陣，通過特征提取，得到關系集群數據庫的原始特征矩陣，是原始特征的維度；為矩陣的跡運算，即對角元素之和；為一階f范數；為預設的第二正則化參數，控制嵌入結果與原始特征的偏離程度；為單位矩陣；約束條件為：
21、；
22、保證嵌入后的數據在新的空間中正交，防止出現退化的嵌入結果。
23、進一步的，步驟2中，為了求解優化問題，構建拉格朗日函數為:
24、；
25、其中，是拉格朗日乘子矩陣；對求導并設導數為零：
26、；
27、通過如下公式化簡求解：
28、；
29、其中，由于，得到；通過上述方程，求解以下廣義特征值問題：
30、；
31、求解此方程，得到嵌入矩陣，其中每個元素是數據點的低維嵌入表示。
32、進一步的，步驟3中基于數據點的低維嵌入表示，定義查詢優化的目標函數為：
33、；
34、其中，表示查詢工作負載中涉及的數據點對集合；為數據點對的查詢權重，反映了它們在查詢中出現的頻率；為預設的第三正則化參數。
35、進一步的，步驟3中，對目標函數關于求偏導，并令其等于零，得到；以此得到查詢優化的目標函數的第一項的偏導數為：
36、；
37、其中，為查詢相關的拉普拉斯矩陣，定義為：
38、；
39、其中，與和一樣，均為下標索引；查詢優化的目標函數的第二項的偏導數為；第三項的偏導數為；將查詢優化的目標本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.基于多模態學習的關系集群數據庫優化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如權利要求1所述的基于多模態學習的關系集群數據庫優化方法，其特征在于，步驟1具體包括：確定每個數據點的鄰域范圍，從而確定數據點的鄰域內數據點；計算每個數據點的局部密度梯度；對于每個數據點，通過高斯核函數對鄰域內數據點的距離進行加權求和，得到該鄰域內數據點對的影響；結合局部密度梯度和鄰域貢獻，計算該數據點的拉普拉斯密度梯度；局部密度梯度反映了數據點相對于其周圍鄰域的密度變化，如果，說明的密度高于其鄰域，是聚類中心，如果，說明的密度較低，處于稀疏區域；根據每個數據點的拉普拉斯密度梯度，構建一個關聯矩陣，用于表示數據點之間的關聯程度。
3.如權利要求2所述的基于多模態學習的關系集群數據庫優化方法，其特征在于，拉普拉斯密度梯度的計算公式如下：
4.如權利要求3所述的基于多模態學習的關系集群數據庫優化方法，其特征在于，關聯矩陣的第行，第列的元素定義為：
5.如權利要求4所述的基于多模態學習的關系集群數據庫優化方法，其特征在于，步驟2中，基于關聯矩陣，構建一個加權無向圖
6.如權利要求5所述的基于多模態學習的關系集群數據庫優化方法，其特征在于，步驟2中計算數據點的低維嵌入表示的過程具體包括：構建一個優化問題，其目標函數為：
7.如權利要求6所述的基于多模態學習的關系集群數據庫優化方法，其特征在于，步驟2中，為了求解優化問題，構建拉格朗日函數為:
8.如權利要求7所述的基于多模態學習的關系集群數據庫優化方法，其特征在于，步驟3中基于數據點的低維嵌入表示，定義查詢優化的目標函數為：
9.如權利要求8所述的基于多模態學習的關系集群數據庫優化方法，其特征在于，步驟3中，對目標函數關于求偏導，并令其等于零，得到；以此得到查詢優化的目標函數的第一項的偏導數為：
10.如權利要求9所述的基于多模態學習的關系集群數據庫優化方法，其特征在于，步驟3中，利用最優嵌入表示，設計一個動態索引結構的過程包括：由于嵌入空間是低維的，使用K-d樹、球樹或LSH作為索引結構；將嵌入表示中的每個數據點插入到索引結構中；當數據庫中的數據發生變化時，相應地更新嵌入表示和索引結構。
...【技術特征摘要】
1.基于多模態學習的關系集群數據庫優化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如權利要求1所述的基于多模態學習的關系集群數據庫優化方法，其特征在于，步驟1具體包括：確定每個數據點的鄰域范圍，從而確定數據點的鄰域內數據點；計算每個數據點的局部密度梯度；對于每個數據點，通過高斯核函數對鄰域內數據點的距離進行加權求和，得到該鄰域內數據點對的影響；結合局部密度梯度和鄰域貢獻，計算該數據點的拉普拉斯密度梯度；局部密度梯度反映了數據點相對于其周圍鄰域的密度變化，如果，說明的密度高于其鄰域，是聚類中心，如果，說明的密度較低，處于稀疏區域；根據每個數據點的拉普拉斯密度梯度，構建一個關聯矩陣，用于表示數據點之間的關聯程度。
3.如權利要求2所述的基于多模態學習的關系集群數據庫優化方法，其特征在于，拉普拉斯密度梯度的計算公式如下：
4.如權利要求3所述的基于多模態學習的關系集群數據庫優化方法，其特征在于，關聯矩陣的第行，第列的元素定義為：
5.如權利要求4所述的基于多模態學習的關系集群數據庫優化方法，其特征在于，步驟2中，基于關聯矩陣，構建一個加權無向圖，節數據點集包含所有數據對應的數據點；為數據點的總數；邊集根...
【專利技術屬性】
技術研發人員：關濤，王凱，胡兵兵，唐圣潘，
申請(專利權)人：恒輝信達技術有限公司，
類型：發明
國別省市：
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