本文提出了一种利用机器学习技术优化溯源图存储系统的思路。传统溯源图存储面临规模大、查询慢等挑战。作者设计了一种学习型索引结构，通过对图数据的分布进行建模，实现了更高效的存储与检索。实验表明，该方法在存储压缩比和查询延迟上优于传统方法。该研究为安全取证中的大数据分析提供了新的工程方向。