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龙图腾网恭喜中电科大数据研究院有限公司;中电科新型智慧城市研究院有限公司申请的专利一种基于特征向量匹配的数据识别方法、装置及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119513674B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510089450.0，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于特征向量匹配的数据识别方法、装置及存储介质是由汪洋舟;曹扬;莫家勤;蔡惠民;谢红韬;洒科进设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征向量匹配的数据识别方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于特征向量匹配的数据识别方法、装置及存储介质。包括：获取待检测数据，分词生成特征向量；通过矩阵运算计算待匹配特征向量与预定义核心数据特征向量的欧氏距离，统计匹配数量；根据描述信息、表描述信息和字段描述信息的权重（分别为0.2、0.5、0.3），计算数据权重值；结合匹配结果和数据规模，通过加权计算得到待检测数据属于核心或重要数据的概率值；判断概率值是否超过阈值，若超过，则识别为核心或重要数据。本方法依托可信执行环境TEE实现特征向量的提取、匹配及计算，避免待检测数据和核心数据特征库暴露。确保计算过程的真实性和可信性。TEE相对其他隐私计算技术，具有额外计算少的优点，可以提升算法匹配效率。

本发明授权一种基于特征向量匹配的数据识别方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于特征向量匹配的数据识别方法，其特征在于，所述方法包括：基于数据供给方的可信执行环境TEE，获取待检测数据的数据库描述信息、表描述信息和字段描述信息，所述待检测数据是文本数据；基于数据供给方的可信执行环境TEE，对待检测数据进行分词处理，得到所述待检测数据的特征向量；在所述TEE中加载预定义的核心数据和重要数据的特征向量库；对于所述特征向量库中的每个待匹配的特征向量，通过矩阵运算，计算与所有的预定义核心数据和重要数据特征向量之间的欧氏距离；根据计算的结果确定与所述待匹配的特征向量匹配的特征向量的数量；根据数据库的所述描述信息、表描述信息和字段描述信息中的特征向量匹配结果，计算数据的权重值，其中，所述描述信息的权重为0.2，表描述信息的权重为0.5，字段描述信息的权重为0.3；根据匹配结果和数据规模，计算所述待检测数据属于核心数据或重要数据的概率值，所述概率值基于匹配次数和数据规模进行加权计算得到；判断所述概率值超过预定阈值，若超过，则确定所述待检测数据为核心数据或重要数据；通过如下式子计算权重值：权重值=W_db*N_db+W_table*N_table+W_field*N_field*S；其中，W_db表示数据库描述信息的权重，N_db表示数据库描述信息的特征向量的匹配数量，W_table表示表描述信息的权重，N_table表示表描述信息的特征向量的匹配数量，W_field表示字段描述信息的权重，N_field表示字段描述信息的特征向量的匹配数量，S为数据规模因子，表示数据规模的影响因子，用于根据待检测数据的规模调整计算结果；所述根据匹配结果和数据规模，计算所述待检测数据属于核心数据或重要数据的概率值，所述概率值基于匹配次数和数据规模进行加权计算得到包括：获取匹配结果，所述匹配结果包括匹配次数M_total以及N_db、N_table、N_field；获取待检测数据的记录数N_records和字段数N_fields；通过下述式子计算所述S： ；其中，N_records-ref为参考记录数，表示预设的标准规模，N_fields-ref为参考字段数，表示预设的标准规模；获取所述权重值；通过下述式子，根据所述M_total对所述权重值进行调整： ；其中，M_ref为匹配次数的参考值，表示典型核心数据或重要数据的匹配总次数；W_adjusted表示调整后的权重值；通过下述式子将调整后的权重值与所述数据规模因子结合，并计算最终概率值：P_final=W_adjusted*S；其中P表示最终的概率值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中电科大数据研究院有限公司;中电科新型智慧城市研究院有限公司，其通讯地址为：550000 贵州省贵阳市贵阳国家高新技术产业开发区金阳科技产业园黎阳大厦；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。