[发明专利]一种基于AGNES和DBSCAN算法的区块链用户参与度评估方法

说明书

一种基于AGNES和DBSCAN算法的区块链用户参与度评估方法，其特征是包括设置用户集合地址集合交易集合区块链n_U，n_A，n_Tx分别代表用户数量、地址数量、交易数量。转账交易为S_i到R_i，其分别为发送者集合和接受者集合。本发明的目的在于利用AGNES算法和DBSCAN算法分别对用户交易网络和地址交易网络进行聚类，提供一种基于AGNES和DBSCAN算法的区块链用户参与度评估方法，基于图论方法评判出用户参与度。基于多输入交易规则，匹配地址和用户之间的对应关系，完成地址聚类。

技术领域

本发明涉及区块链用户参与度评价方法，具体是一种基于AGNES和DBSCAN算法的区块链用户参与度评估方法，该方法基于地址交易网络和用户交易网络，对地址交易网络和用户交易网络进行聚类，综合地址交易聚类结果和用互交易聚类结果，从而分析评估区块链参与度。

背景技术

随着比特币的兴起，比特币具有分布式交易、去中心化的特点。但是比特币的参与用户众多，具有参与用户不确定且多地址用户的情况，因此需要对区块链的参与者进行量化分析。因此基于用户交易网络和地址交易网络，对其进行无监督聚类分析，从而发现地址和用户之间的对应关系。从而可以评估出用户的参与度，便于对用户进行监管和监视，便于系统地收集和分析信息。

传统的聚类方法具有单一和特征考虑不全等缺点，因此需要结合多种聚类方式对用户交易网络和地址交易网络进行聚类，从而也能避免使用复杂的基于复杂网络的聚类方法进行用户参与度评估。

发明内容

本发明的目的在于利用AGNES算法和DBSCAN算法分别对用户交易网络和地址交易网络进行聚类，提供一种基于AGNES和DBSCAN算法的区块链用户参与度评估方法，基于图论方法评判出用户参与度。基于多输入交易规则，匹配地址和用户之间的对应关系，完成地址聚类。

一种基于AGNES和DBSCAN算法的区块链用户参与度评估方法，其特征是包括设置用户集合地址集合交易集合区块链n_U，n_A，n_Tx分别代表用户数量、地址数量、交易数量。转账交易为S_i到R_i，其分别为发送者集合和接受者集合，该方法包括如下步骤：

S1，基于AGNES算法对地址交易网络进行聚类，从而得到属于同一用户的地址集合；统计计算每个地址之间的交易数量，统计出所有地址的交易总量，标准化得到每个地址的交易数量；

S2，基于DBSCAN算法对用户交易网络进行聚类，从而得到属于同一地址的用户集合，从而便于评判地址的重要度；

S3,基于S1和S2步骤计算用户参与度。

所述S1具体包括以下步骤：

S1.1，凝聚的层次聚类分为自顶下上的策略，将各个对象作为一个簇，逐个合并，直到终结条件即簇类的类间距离和类内距离满足簇条件；

S1.2，输入n个对象，将每个对象当成一个初始簇；

S1.3，计算任意两个簇的最小距离，如聚类簇C_i,C_j，最小距离：最大距离：均值距离：其中平均距离：因为不同的距离对应不同的计算场景，其距离计算公式采用下式：d(C_i,C_j)＝(d_max(C_i,C_j)+d_mean(C_i,C_j)+d_min(C_i,C_j)+d_avg(C_i，C_j))/4；