基于多模态学习的关系集群数据库优化方法与流程

1.基于多模态学习的关系集群数据库优化方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的基于多模态学习的关系集群数据库优化方法，其特征在于，步骤1具体包括：确定每个数据点的邻域范围，从而确定数据点的邻域内数据点；计算每个数据点的局部密度梯度；对于每个数据点，通过高斯核函数对邻域内数据点的距离进行加权求和，得到该邻域内数据点对的影响；结合局部密度梯度和邻域贡献，计算该数据点的拉普拉斯密度梯度；局部密度梯度反映了数据点相对于其周围邻域的密度变化，如果，说明的密度高于其邻域，是聚类中心，如果，说明的密度较低，处于稀疏区域；根据每个数据点的拉普拉斯密度梯度，构建一个关联矩阵，用于表示数据点之间的关联程度。

3.如权利要求2所述的基于多模态学习的关系集群数据库优化方法，其特征在于，拉普拉斯密度梯度的计算公式如下：

4.如权利要求3所述的基于多模态学习的关系集群数据库优化方法，其特征在于，关联矩阵的第行，第列的元素定义为：

5.如权利要求4所述的基于多模态学习的关系集群数据库优化方法，其特征在于，步骤2中，基于关联矩阵，构建一个加权无向图，节数据点集包含所有数据对应的数据点；为数据点的总数；边集根据关联矩阵确定，边的权重为，表示数据点和之间的关联强度；加权无向图的度矩阵是一个对角矩阵，其元素定义为：

6.如权利要求5所述的基于多模态学习的关系集群数据库优化方法，其特征在于，步骤2中计算数据点的低维嵌入表示的过程具体包括：构建一个优化问题，其目标函数为：

7.如权利要求6所述的基于多模态学习的关系集群数据库优化方法，其特征在于，步骤2中，为了求解优化问题，构建拉格朗日函数为:

8.如权利要求7所述的基于多模态学习的关系集群数据库优化方法，其特征在于，步骤3中基于数据点的低维嵌入表示，定义查询优化的目标函数为：

9.如权利要求8所述的基于多模态学习的关系集群数据库优化方法，其特征在于，步骤3中，对目标函数关于求偏导，并令其等于零，得到；以此得到查询优化的目标函数的第一项的偏导数为：

10.如权利要求9所述的基于多模态学习的关系集群数据库优化方法，其特征在于，步骤3中，利用最优嵌入表示，设计一个动态索引结构的过程包括：由于嵌入空间是低维的，使用k-d树、球树或lsh作为索引结构；将嵌入表示中的每个数据点插入到索引结构中；当数据库中的数据发生变化时，相应地更新嵌入表示和索引结构。