【摘 要】
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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
【机 构】
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天津理工大学计算机科学与工程学院,天津理工大学天津市智能计算及软件新技术重点实验室,天津理工大学计算机病毒防治技术国家工程实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFC0831405);天津市自然科学基金(18JCZDJC30700)
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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,并通过查找地址索引表提取聚类实体间的关系。利用并查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
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