申请/专利权人：南方科技大学

申请日：2024-03-13

公开（公告）日：2024-06-07

公开（公告）号：CN117892112B

主分类号：G06F18/213

分类号：G06F18/213;G06F18/214;G06F18/22;G06F18/25;G06N3/042;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.07#授权;2024.05.03#实质审查的生效;2024.04.16#公开

摘要：本发明提供基于区块链的数据分析方法，其中，方法包括：获取目标区块链的图网络；根据图网络，获取账户视图；根据图网络，获取交易视图；根据账户视图和交易视图，进行特征表示融合；根据特征表示融合的融合结果，确定预训练区块链数据分析模型；微调获取区块链数据分析模型并分析下游任务。本发明的基于区块链的数据分析方法，获取目标区块链的图网络，根据图网络中的账户视图和交易视图融合特征表示，获取融合结果，账户特征的学习效果更佳；基于融合结果训练预训练区块链数据分析模型，微调获取区块链数据分析模型，再分析下游任务，提高了分析场景的适用性。

主权项：1.基于区块链的数据分析方法，其特征在于，包括：获取目标区块链的图网络，图网络为：基于目标区块链构建的图形结构，图形结构包括节点和节点之间的边，节点表示账户属性，边表示交易属性；根据图网络，获取账户视图，账户视图为：根据图网络提取的关于账户的特征和信息；根据图网络，获取交易视图，交易视图为：根据图网络提取的关于交易的特征和信息；根据账户视图和交易视图，进行特征表示融合；根据特征表示融合的融合结果，确定预训练区块链数据分析模型，融合结果为：特征表示融合的账户表示向量；基于目标微调方法，对预训练区块链数据分析模型进行微调，获取区块链数据分析模型，并基于区块链数据分析模型进行下游任务的分析；根据图网络，获取交易视图，包括：根据图网络，确定交易特征；基于图注意力机制，确定交易特征表示；基于目标多层感知机，将交易特征表示映射到目标特征空间；其中，基于图注意力机制，确定交易特征表示，包括：获取转移矩阵，转移矩阵具体为： 其中，为转移矩阵，表示区块链网络中第个交易的交易时间，表示区块链网络中第个交易的交易时间，表示第个交易和第个交易的距离；获取边属性矩阵；基于图注意力机制，根据转移矩阵和边属性矩阵，确定交易特征表示，交易特征表示具体为： 其中，为交易特征表示，为边属性矩阵，为GAT网络函数；根据账户视图和交易视图，进行特征表示融合，包括：根据聚合公式将与账户相关的交易特征表示进行聚合，获得交易集加权聚合特征表示；将账户特征表示和与账户相关的交易集加权聚合特征表示融合，融合公式为： 其中，第个图节点的融合结果，为多层感知机，为第个图节点的账户特征表示，为第个图节点的交易集加权聚合特征表示，用于将两个向量拼接；聚合公式，包括： 其中，为交易的关联交易集加权聚合特征表示，为交易的重要性系数，为交易的交易特征表示，为与账户关联的交易的集合，为将交易按照发生时间从大到小的顺序排序获得的排序序号，为交易的金额，为时间重要性衰减系数，为平衡系数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南方科技大学 基于区块链的数据分析方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD