基于词向量和机器学习的数据溯源方法和系统

本发明提供了一种基于词向量和机器学习的数据溯源方法和系统，通过网络采集流量数据，基于流量数据进行文件特征提取，得到文本特征向量；使用机器学习对流量数据进行聚类，得到多个聚类种类，将待溯源文件与多个聚类种类进行匹配，得到待溯源文件的所属种类；在待溯源文件的所属种类中，通过文本特征向量进行文本相似度计算，对待溯源文件进行溯源判定。本发明可扩展性强，不依赖于特定系统，不需要进行数据库改造，对数据格式没有要求，溯源稳定可靠，效率高；从网络中抓包，通过词向量提取特征向量，通过机器学习进行聚类，再通过计算余弦值进行溯源，脱离对数据库的依赖，避免了高昂的系统管理成本。
上海交通大学
丁疏横 | 范磊