[发明专利]数字货币交易中异常实体的检测方法、存储介质

权利要求书

1.一种数字货币交易中异常实体的检测方法，其特征在于，包括：

获取实体间的交易记录，并根据交易记录构建交易网络图，所述交易网络图的节点表示进行数字货币交易的实体，边表示一个实体向另一个实体发送数字货币的行为，且边的方向为由发送方实体指向接收方实体；

根据所述交易网络图，采用随机游走算法对所述交易网络图中的节点进行采样，得到r个包括l个节点的节点序列，其中r为预设的节点序列数量，l为预设的节点序列长度，r、l为正整数，然后使用所述r个节点序列对Skip-gram模型进行训练，得到Skip-gram模型中隐藏层的权重矩阵，隐藏层的权重矩阵的每一行对应一个节点的图嵌入向量；

将每个节点的图嵌入向量和对应实体的统计特征向量进行融合，得到融合特征向量，然后将融合特征向量输入预先训练好的实体分类模型中以判断对应的实体是否为异常实体，所述统计特征向量由输入总额、输出总额、输出次数、输入次数中的一者或多者组成；

其中所述采用随机游走算法对所述交易网络图中的节点进行采样，包括：

随机选择交易网络图中的一节点作为起点开始采样，依据转移概率选择下一采样节点进行采样，直至得到l个采样节点为止，从而得到一长度为l的节点序列，其中v_i表示当前节点，v_x表示下一个采样节点，转移概率根据节点间的距离设置，具体为：

，

其中p_ix表示未归一化的转移概率，z表示归一化常数，t_ix表示节点v_i和节点v_x之间的最短距离，ε为预设的距离阈值，且，其中

其中v_j表示当前节点的上一个采样节点，dis（v_j,v_x）表示节点v_j和节点v_x之间的最短距离，p为预设的折返参数，q为预设的进出参数；

S_ix表示可达相似度，且

。

2.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述将每个节点的图嵌入向量和对应实体的统计特征向量进行融合，得到融合特征向量，包括：

将节点的图嵌入向量和对应实体的统计特征向量拼接成一个向量，将拼接得到的向量输入由一层隐含层构成的转换层，得到融合特征向量。