一种基于知识图谱的虚拟货币地址画像构建方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于知识图谱的虚拟货币地址画像方法及装置。适用于普遍的虚拟货币地址画像问题。这种地址画像的方法主要是基于知识图谱构建结构化数据，结合了地址画像的思想，对虚拟货币地址数据进行处理，首先使用neo4j图关系数据库存储相关虚拟货币地址，然后分析各地址的性质构建地址画像其次通过可视化技术展示各地址间的数据，最后将获取到的地址间的性质提取出来，利用地址和地址之间的关系状况决定各地址的画像方法。本发明专利技术方法可有效提高虚拟货币犯罪追溯效率，具有更好的实用性。用性。用性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于知识图谱的虚拟货币地址画像构建方法及装置


[0001]本专利技术属于知识图谱和区块链领域，特别涉及一种基于知识图谱的虚拟货币地址画像构建方法及装置。

技术介绍

[0002]在面对地址溯源的问题的时候，通常会选择直接对地址进行溯源。发掘地址之间的关系获取各地址存在的发展，以提高溯源的准确度，结合可视化技术为地址分析提供更加直观的显示。
[0003]知识图谱(Knowledge Graph)，是结构化的语义知识库，用于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系。其基本组成单位是“实体
‑
关系
‑
实体”三元组，以及实体及其相关属性
‑
值对，实体间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。
[0004]虚拟货币，也常称数字货币，即非真实的货币，当下提到的虚拟币一般指比特币、以太坊、瑞波币等数字虚拟货币，也称加密货币，是由加密算法规则产生的数字货币。
[0005]在面向虚拟货币犯罪溯源的时候，已有论文主要基于建立账户进行聚类从而推测各账户的身份信息，但对于同一用户的不同账户本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱的虚拟货币地址画像构建方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：运行比特币节点客户端，同步比特币交易区块数据D1；步骤2：将比特币交易区块数据D1导入neo4j图关系数据库中形成图关系数据G1；步骤3：根据所获数据G1基于知识图谱的相关知识获取比特币地址数据之间的属性，属性包括交易次数、地址交易转入转出数据、地址财富状况、地址圈、地址安全性、洗钱指数、异常值；步骤4：利用地址交易转入转出数据分析地址财富状况，根据交易次数确定是否为特殊地址，并根据地址交易状况获取地址圈，利用已有交易数据分析得出地址财富值，并分析得出洗钱指数，建立分析规则构建比特币地址画像A1；步骤5：利用可视化分析技术优化地址画像显示。2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的虚拟货币地址画像构建方法，其特征在于，所述步骤2的具体方法为：步骤2.1：读取本地区块数据blk.dat文件；步骤2.2：利用Cypher查询将blk.dat中的数据导入到neo4j图关系数据库中形成图关系数据G1。3.根据权利要求1所述的基于知识图谱的虚拟货币地址画像构建方法，其特征在于，所述比特币地址数据及地址的属性之间形成定点和边的拓扑关系，所有的地址及其属性之间构成知识图谱。4.根据权利要求1所述的基于知识图谱的虚拟货币地址画像构建方法，其特征在于，所述步骤4的具体方法为：步骤4.1：获取交易数据中各地址的转入数据I1＝{I1，I2，...，I
n
}及转出数据O1＝{O1，O2，...，O
n
}；步骤4.2：通过转入数据I1分析得出地址财富状况收入状况，对于转入数据中的每条数据I
i
，如果Ii.vin.address存在，则记为vin
i
总收入情况vinI＝＝{vin1，vin2，...，vin
n
}，否则判断下一条数据；步骤4.3：通过转出数据O1分析得出地址财富状况支出状况，对于数据中的每条数据O
i
，如果Oi.vout.address存在，则记为vout
i
总支出情况voutI＝＝{vout1，vout2，...，vout
n
}，否则判断下一条数据；步骤4.4：根据已经获得的收入支出数据获取本条地址的财富值步骤4.5：通过转入转出数据I1、O1分析得出地址收入交易数CI＝count(I1)、支出交易次数CO＝count(O1)及总交易次数CA＝CI+CO；步骤4.6：通过转入转出数据I1、O1及财富状况vin，vout分析得出比特币地址数据地址圈C1：对于交易数据I1、O1，判...

【专利技术属性】
技术研发人员：李翔，徐伟，谢乾，马甲林，周宗雷，肖绍章，朱全银，任柯，孙纪舟，周泓，陈帅，束玮，张豪杰，丁婧娴，张宁，
申请(专利权)人：淮阴工学院，
类型：发明
国别省市：