| 基于网络表示学习的区块链异常交易检测 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：470 K | |
| 標簽： 区块链 异常检测 网络表示学习 | |
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| 文檔介紹：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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