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龙图腾网恭喜清华大学深圳国际研究生院申请的专利一种以太坊未来交易行为预测方法及计算机可读存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114202116B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111473143.0，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种以太坊未来交易行为预测方法及计算机可读存储介质是由刘嘉特;王智设计研发完成，并于2021-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种以太坊未来交易行为预测方法及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种以太坊未来交易行为预测方法及计算机可读存储介质，方法包括：获取以太坊中账户交易数据；从以太坊的所述账户交易数据中选取数据构建训练数据动态图；构建动态图模型并采用所述训练数据动态图对所述动态图模型进行训练；采用训练好的所述动态图模型用于以太坊未来交易行为预测得到预测结果。通过构建训练数据动态图及动态图模型，可以预测未来某具体时间点的交易，对某些交易时间间隔较大的账户预测的效果更好。

本发明授权一种以太坊未来交易行为预测方法及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种以太坊未来交易行为预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：获取以太坊中账户交易数据；S2：从以太坊的所述账户交易数据中选取数据构建训练数据动态图；S3：构建动态图模型并采用所述训练数据动态图对所述动态图模型进行训练；S4：采用训练好的所述动态图模型用于以太坊未来交易行为预测得到预测结果；构建所述训练数据动态图包括如下步骤：S21：按照预先设置的条件从所述账户交易数据中筛选账户作为中心节点；S22：获取所述账户交易数据中所有与所述中心节点发生过交易的节点加入到训练数据动态图中，作为一跳邻居图；S23：继续获取所有与所述一跳邻居图中的所有节点发生过交易的节点加入到训练数据动态图中，作为二跳邻居图；S24：重复上述步骤直至获取预先设置的K跳邻居图，K为正整数；构建所述动态图模型包括：内存模块，用于保存节点的历史交易信息；信息处理模块，用于接收交易数据并处理生成交易信息；内存更新模块，用于接收所述交易信息并更新所述内存模块中的所述历史交易信息；嵌入表示生成模块，用于生成每个节点的嵌入表示；解码模块，用于根据所述嵌入表示得到当前时间点节点发生交易的概率；节点的历史交易信息包括：对于每个节点i在某一时间t都有一个内存向量sit，在时间t之后，这个内存会在遇到一条新的包含节点i的交易时被更新；第一次遇见节点j，则内存向量sjt被初始化为一个零向量；所述信息处理模块处理信息包括：对于一条从节点i到节点j、发生在时间t、交易以太币量为eijt的交易，被处理成如下两条信息：mit＝concatsit-,sjt-,Δt,eijtmjt＝concatsjt-,sit-,Δt,eijt其中，concat表示几个向量的拼接，sit-表示节点i在时间t前在所述内存模块中保留的历史交易信息，Δt表示上一条有节点i的交易发生的时间与本条交易发生的时间差；所述嵌入表示生成模块生成每个节点的所述嵌入表示包括：zit＝MultiHeadAttentionqt,Kt,Vtqt＝sit||0Kt＝Vt＝[s1t||ei1t-t1||t1,...,snt||eintn||t-tn]其中，MultiHeadAttention是注意力结构，用于计算节点i的每个邻居节点的重要性并聚合邻居节点的信息；qt,Kt,Vt是MultiHeadAttention结构中的中间工具向量，||代表向量的连接，snt||eintn||tn代表当前节点i的n个邻居节点的信息，snt是该邻居节点的内存向量，eintn是节点i和该邻居节点在时间tn发生的交易的以太币数量，t-tn则是该交易与当前时间t的时间差；所述解码模块接收发起方节点嵌入表示zit和接收方节点嵌入表示zjt的拼接，输出为当前时间点发生交易的概率。

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