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基于比特币交易数据的增量聚类方法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:2.75 MB | 2021-03-25

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　　比特币是一种基于区块链的加密货币，其因具备伪匿名性而常被用于异常交易活动中。目前比特币实体识别多通过启发式聚类方法实现，但此类方法未考虑新数据出现后的结果融合问题，导致算法效率较低。针对该问题，提出一种基于比特币交易数据的增量聚类方法。对区块数据进行分析以获取钱包地址的可聚类交易，构成聚类地址组，并通过査找地址索引表提取聚类实体间的关系。利用并査集算法对该区块钱包地址数据进行增量聚类，得到新的比特币实体关系，进而推测实体类型。同时，对实体进行识别和标注，实现实体交易行为的可视分析实验结果表明，该方法可以准确地对地址进行增量聚类，体现比特币实体的演变过程，与启发式聚类方法相比时间复杂度更低。

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