基本信息

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文档摘要

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符号化视角下高维时间序列检索算法的深度剖析与创新研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在信息技术飞速发展的当下，各领域的数据呈爆发式增长，高维时间序列数据应运而生且规模不断膨胀。在金融领域，股票价格、汇率、交易量等多个维度的时间序列数据，可反映金融市场的复杂动态变化，帮助投资者做出决策；在医疗领域，心电图、脑电图、血压等多参数时间序列数据，能辅助医生全面了解患者的健康状况，实现疾病的准确诊断与治疗。然而，高维时间序列数据维度的增加，不仅使数据的复杂性和计算量呈指数级上升，也为数据的有效处理和分析带来了巨大挑战。

传统的数据处理方法在面对高维时间序列数据时，往往存在维度灾难问题，导致计算效率低