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龙图腾网获悉广州大学申请的专利交易地址的分类方法、装置、终端设备以及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：CN116226731B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202211682766.3，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权交易地址的分类方法、装置、终端设备以及存储介质是由谭云天;田志宏;苏申;王超;鲁辉设计研发完成，并于2022-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本交易地址的分类方法、装置、终端设备以及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种交易地址的分类方法、装置、终端设备以及存储介质，所述方法包括：获取一个待分类的交易地址的第一交易记录数据集，并构建第一交易记录有向图；根据所述第一交易记录有向图生成节点的第一结构相似性数据、节点的第一出度入度和节点的第一交易金额，继而生成第一交易记录有向图的嵌入矩阵；根据所述第一交易记录数据集构建第一特征矩阵；将所述第一交易记录有向图的嵌入矩阵和第一特征矩阵输入预设的交易地址分类模型，以使所述交易地址分类模型对所述待分类的交易地址进行分类，生成交易地址分类结果。通过本发明解决了现有的交易地址分类方法进行地址分类时准确度不高的问题。

本发明授权交易地址的分类方法、装置、终端设备以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种交易地址的分类方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取一个待分类的交易地址的第一交易记录数据集，将所述第一交易记录数据集中的地址信息作为节点，交易记录信息作为有向边构建第一交易记录有向图； 采用struc2vec的方法，根据所述第一交易记录有向图进行邻居节点信息的聚合，生成节点的第一结构相似性数据、节点的第一出度入度和节点的第一交易金额； 根据所述节点的第一结构相似性数据、节点的第一出度入度和节点的第一交易金额生成第一交易记录有向图的嵌入矩阵； 根据所述第一交易记录数据集获取交易的第一命令类型、交易的第一代币种类和节点的第一资金流向地址，并计算交易的第一时间密度，继而根据所述交易的第一命令类型、交易的第一代币种类、节点的第一资金流向地址和交易的第一时间密度构建第一特征矩阵； 将所述第一交易记录有向图的嵌入矩阵和第一特征矩阵输入预设的交易地址分类模型，以使所述交易地址分类模型对所述待分类的交易地址进行分类，生成交易地址分类结果； 其中，所述交易地址分类模型为图神经网络模型； 在对所述图神经网络模型进行训练时，所述图神经网络模型的每一卷积层均根据如下公式进行计算，并将各卷积层的计算结果通过非线性激活函数进行非线性变换，得到对应卷积层的输出： ； 其中，σ（）为非线性激活函数，T为交易的命令类型集合，t为交易的命令类型集合的元素，E为交易的代币种类集合，e为交易的代币种类集合的元素，F为节点的资金流向地址集合，f为节点的资金流向地址集合的元素，为所述交易的时间密度矩阵，为度矩阵，所述度矩阵的对角元素为对应节点的某一类交易的总度数，为邻接矩阵，所述邻接矩阵的各元素为所述交易记录有向图中节点之间的某一类交易记录的数目，为第l层神经网络的输出矩阵，其中，第1层图神经网络的输入为已知交易地址分类的第二交易记录数据集的嵌入矩阵，为第l层图神经网络的权值矩阵，为第l层图神经网络的偏移量矩阵。

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