一种多技术融合的多源数据分级分类方法与系统

本发明公开了一种多技术融合的多源数据分级分类方法与系统，包括如下步骤：S1、确定数据源，采集多源数据，并进行预处理；S2、利用CDC技术进行监听，并抽取监听到的目标数据；S3、对目标数据进行特征提取，并引入EMAP方法对多模态特征集合进行非线性交叉投影；S4、将高维特征向量输入混合分类网络，执行主成分子空间压缩与无监督聚类；S5、采用FP‑Growth算法挖掘高频属性项，构建隐私属性集与非隐私属性集；S6、计算每个隐私簇的加权隐私度，并通过分级映射网络进行多层隐私级别划分；S7、对每类标签下的数据进行加密脱敏处理，并进行可视化输出。本发明提升了多源数据分类与隐私分级的智能性与安全性。