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龙图腾网获悉国家计算机网络与信息安全管理中心申请的专利基于集成机器学习的区块链地址属性分类方法及系统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：CN116578904B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202310549102.8，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于集成机器学习的区块链地址属性分类方法及系统是由林绅文;毛洪亮;史博轩;冯志淇;贺敏;马秀娟;李基;施力;杨菁林;任建坤设计研发完成，并于2023-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于集成机器学习的区块链地址属性分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于集成机器学习的区块链地址属性分类方法及系统，涉及区块链应用技术领域；先搭建基于UTXO的区块链全节点，获取区块链的明细交易数据并进行预处理；然后进行特征构建：对预处理后的明细交易数据进行地址分析得到地址交易特征，实体聚类分析得到实体交易特征，并构建实体交易子图；将地址交易特征、实体交易特征和实体交易子图输入XGBoost模型和GCN模型中进行训练和集成得到最终分类模型；基于最终分类模型对区块链地址属性分类进行预测；本发明基于决策树分类器与图神经网络的子图分类器的集成模型，进而达到建立有效、准确的识别出基于UTXO的区块链地址的类别，达到去匿名化的目的。

本发明授权基于集成机器学习的区块链地址属性分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于集成机器学习的区块链地址属性分类方法，其特征在于，包括： 步骤一：搭建基于UTXO的区块链全节点，获取区块链的明细交易数据并进行预处理； 步骤二：基于预处理后的明细交易数据进行特征构建：对预处理后的明细交易数据进行地址分析得到地址交易特征，实体聚类分析得到实体交易特征，并构建实体交易子图； 步骤三：将地址交易特征、实体交易特征和实体交易子图输入XGBoost模型和GCN模型中进行训练，将训练好的XGBoost模型和GCN模型进行模型集成得到最终分类模型； XGBoost模型的训练方法包括： 将每个区块链地址对应的地址交易特征与所属实体的实体交易特征进行拼接，形成地址特征集合； 将地址特征集合划分为训练集和测试集，初始化XGBoost模型的超参数，并将训练集作为输入训练XGBoost模型，同时检测XGBoost模型性能指标，从而调整模型超参数； 以精度和召回率为指标，并基于测试集评估XGBoost模型的性能； GCN模型的训练方法包括： 构建实体交易子图集合，实体交易子图集合中的每个实体交易子图G={A,E},其中A为邻接矩阵，为实体的连接关系，E为实体特征，为实体交易子图中每个实体的特征； 将实体交易子图集合划分为训练集和测试集； 初始化GCN模型的超参数，并将训练集作为GCN模型输入，同时检测GCN模型性能指标，从而调整模型超参数； 以精度和召回率为指标，并基于测试集评估GCN模型的性能； 模型集成的方法包括： 基于加权平均值策略对XGBoost模型和GCN模型的结果进行综合处理，得到最终的预测结果；步骤如下： 获取XGBoost模型和GCN模型的最终性能指标； 结合XGBoost模型和GCN模型的预测结果和最终性能指标，对XGBoost模型和GCN模型分配权重得到集成后的最终分类模型； 选取少量新增样本测试最终分类模型并进行权重调整，所述新增样本不在训练集和预测集中； 步骤四：基于最终分类模型对区块链地址属性分类进行预测。

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