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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于图神经网络的区块链地址行为分类方法及系统，属于区块链数据分析领域。该方法具体包括：利用区块链地址交易数据构建每个区块链地址对应的地址交易图列表；所述地址交易图列表包括多个地址交易图，利用图神经网络学习每个地址交易图的特征，并生成每个地址交易图的图嵌入特征；将一个区块链地址的全部图嵌入特征进行聚合并使用分类模型得到区块链地址行为分类的预测结果。该方法提供了一种新颖的区块链地址行为分类方案，能够精准地对区块链网络中的地址进行分类。
主权项：1.一种基于图神经网络的区块链地址行为分类方法，其特征在于，包括如下步骤：1利用区块链地址交易数据构建每个区块链地址对应的地址交易图列表；2地址交易图列表包括多个地址交易图，利用图神经网络学习每个地址交易图的特征，并生成每个地址交易图的图嵌入特征；3将待分类的区块链地址的全部图嵌入特征进行聚合并使用分类模型得到该区块链地址行为分类的预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 基于图神经网络的区块链地址行为分类方法及系统
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