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基于网络表示学习的区块链异常交易检测
所属分类：技术论文
上传者：zhoubin333
文档大小：470 K
标签：区块链异常检测网络表示学习
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文档介绍：由于具有巨大的流通市值、庞大的用户量和账户匿名性的特点，区块链交易频繁受到盗窃、庞氏骗局、欺诈等异常行为的威胁。针对区块链异常交易，提出一种网络表示学习模型DeepWalk-Ba用于特征提取，以比特币为例，对区块链交易的网络结构和属性进行学习，从交易的邻域结构中挖掘隐含信息作为节点特征，再使用5种有监督和1种无监督的机器学习算法进行异常检测。实验表明，有监督模型随机森林表现最好，达到了99.3%的精确率和86.4%的召回率，比使用传统的特征提取方法的异常检测模型具有更好的检测效果。
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