時間序列數據廣泛存在于物聯網設備監控、金融交易記錄和網絡流量分析等計算機網絡信息系統中，其相似性查詢對異常檢測、模式識別和決策優化至關重要。傳統方法如動態時間規整（DTW）在大規模數據下計算效率低，而基于深度學習的向量嵌入技術通過將時間序列轉換為低維向量，顯著提升了查詢速度和準確性。該技術利用卷積神經網絡（CNN）、長短時記憶網絡（LSTM）或Transformer等模型，學習時間序列的深層特征，生成具有語義意義的嵌入向量。在計算機網絡信息技術研發中，這種技術可應用于網絡流量異常檢測：通過嵌入向量快速匹配歷史異常模式，實現實時告警；在設備性能監控中，支持相似查詢以預測故障；在安全領域，它幫助識別DDoS攻擊的時序特征。研發挑戰包括模型泛化能力、計算資源優化和實時處理需求。結合邊緣計算和聯邦學習，可進一步推動該技術在分布式網絡環境中的部署，提升系統的智能化和可靠性。