[发明专利]一种基于区块链的加密货币用户特征挖掘、异常用户检测方法有效
| 申请号： | 201910488285.0 | 申请日： | 2019-06-05 |
| 公开（公告）号： | CN110363510B | 公开（公告）日： | 2022-09-06 |
| 发明（设计）人： | 沈玉龙;杨凌霄;董学文;姜晓鸿;乔慧;谷鑫雨;郑乐乐;宋雄飞 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06Q20/06 | 分类号： | G06Q20/06;G06Q20/38;G06Q20/40;G06Q40/04 |
| 代理公司： | 西安长和专利代理有限公司 61227 | 代理人： | 黄伟洪 |
| 地址： | 710071 陕西省*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明属于区块链的特征挖掘技术领域，公开了一种基于区块链的加密货币用户特征挖掘、异常用户检测方法，获取区块链加密货币的交易数据，对交易数据进行处理，得到交易id、发送方假名、接收方假名、交易加密货币数量和交易时间戳等交易基本信息；采用基于启发式的加密货币地址聚类方法将用户的假名进行聚类，同时将用户进行编号；然后提取用户特征，并对其进行分析、数据统计，将不同类型的用户特征进行分类，区分正常用户与异常用户特征；使用高斯混合模型对用户进行聚类，根据用户分类的特征，找出疑似异常的用户。本发明针对区块链加密货币的匿名性，从区块链中提取有价值的结果，检测用户的异常交易，有助于对加密货币洗钱等违法事件的监管。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 区块 加密 货币 用户 特征 挖掘 异常 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于区块链的加密货币用户特征挖掘、异常用户检测方法，其特征在于，所述基于区块链的加密货币用户特征挖掘、异常用户检测方法包括以下步骤：步骤一，获取区块链加密货币的交易数据，对交易数据进行处理，得到交易id、发送方假名、接收方假名、交易加密货币数量和交易时间戳；步骤二，采用基于启发式的加密货币地址聚类方法将用户的假名进行聚类，同时将用户进行编号；步骤三，提取用户特征，并对其进行分析、数据统计，将不同类型的用户特征进行分类，区分正常用户与异常用户特征；步骤四，使用高斯混合模型对用户进行聚类，根据用户分类的特征，找出疑似异常的用户。
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