【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及区块链，尤其涉及一种用户识别方法及装置。
技术介绍
1、在区块链技术的应用中，区块链地址或区块链用户的风险识别是一个重要问题。
2、为了解决该问题，相关技术采用机器学习的方式来识别区块链地址的身份。但是，由于区块链交易存在数据量大、涉及的区块链地址多、且各个区块链地址对应较多不相关的邻居地址等问题，导致机器学习的效果较差，因此识别风险用户的准确率较差。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术实施例提供一种用户识别方法及装置，按照区块链用户为节点、区块链用户之间的交易关系为边构建交易网络，并根据交易网络训练图神经网络。由此将区块链地址按照用户维度进行聚类，不仅减少了训练数据量，还减少了弱相关数据或不相关数据对训练的影响，从而提高图神经网络的训练效率和训练准确性。并且，利用该图神经网络得到交易网络的第二图嵌入特征以及交易网络中各个节点的正负标签训练得到随机森林模型，因此在随机森林模型的训练过程中也减少了不相关或弱相关数据的影响，因而也提高了随机森林模型的准确性。由此，...
【技术保护点】
1.一种用户识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图神经网络的训练步骤包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述一个或多个交易输入地址分别对应的第一区块链用户，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述图神经网络基于图注意力网络构建，所述对所述图神经网络进行训练，包括：
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述图神经网络进
【技术特征摘要】
1.一种用户识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图神经网络的训练步骤包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述一个或多个交易输入地址分别对应的第一区块链用户，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述图神经网络基于图注意力网络构建，所述对所述图神经网...
【专利技术属性】
技术研发人员：李新萌，蒋昊，李岩，曾军崴，李勇忠，敖萌，余磊，卿苏德，
申请(专利权)人：中国人民银行数字货币研究所，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。