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申请/专利权人：广州大学
摘要：本说明书实施例提供了一种多视角特征的以太坊钓鱼节点检测模型构建方法及系统，其中，方法包括：获取以太坊标签地址数据集，将数据集划分为训练集和验证集；对训练集构建有向图结构，基于有向图结构计算多视角特征矩阵；其中，多视角特征矩阵包括嵌入Embedding特征矩阵、交易特征密度矩阵、度矩阵、邻接矩阵、权值矩阵和偏移量矩阵；将得到的特征矩阵输入至多时间切片的动态图神经网络模型中进行训练，并通过损失函数对网络模型进行优化，得到钓鱼节点检测模型，利用验证集对钓鱼节点检测模型进行验证，得到最终的以太坊钓鱼节点检测模型。本发明实施例在面对以太坊地址种类的发展时具有很强的扩展能力，能够快速适应发展的以太坊的分类需求。
主权项：1.一种多视角特征的以太坊钓鱼节点检测模型构建方法，其特征在于，包括：获取以太坊标签地址数据集，将所述数据集划分为训练集和验证集；对所述训练集构建有向图结构，基于所述有向图结构计算多视角特征矩阵；其中，所述多视角特征矩阵包括嵌入Embedding特征矩阵、交易特征密度矩阵、度矩阵、邻接矩阵、权值矩阵和偏移量矩阵；将得到的特征矩阵输入至多时间切片的动态图神经网络模型中进行训练，并通过损失函数对所述动态图神经网络模型进行优化，得到钓鱼节点检测模型，利用所述验证集对所述钓鱼节点检测模型进行验证，得到最终的以太坊钓鱼节点检测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州大学 多视角特征的以太坊钓鱼节点检测模型构建方法及系统
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