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龙图腾网获悉烟台大学申请的专利一种基于电阻感知的区块链异常用户检测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：CN121524705B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202610055667.4，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于电阻感知的区块链异常用户检测方法及系统是由刘兆伟;张增阳;高汝斐;孙英英;姜岸佐;单垚;王波;陈本权设计研发完成，并于2026-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于电阻感知的区块链异常用户检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及区块链异常检测技术领域，尤其是涉及一种基于电阻感知的区块链异常用户检测方法及系统。方法包括基于预处理后的数据进行节点特征提取、结构编码与特征融合，得到节点特征矩阵；利用基于有效电阻的特征增强机制对节点特征矩阵进行特征增强；利用基于电阻感知的多跳聚合机制对增强后的特征进行聚合，得到节点高维嵌入特征；对节点高维嵌入特征进行分类与优化训练，并输出风险预测结果。本发明实现了对复杂链上交互网络的高效建模与异常用户精准检测。与传统仅依赖局部邻域统计的图神经网络模型相比，本发明能够同时捕获局部交互关系与全局结构依赖，显著提升异常用户识别的准确性与鲁棒性。

本发明授权一种基于电阻感知的区块链异常用户检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于电阻感知的区块链异常用户检测方法，其特征在于，包括： 获取原始交易数据集； 对获取的原始交易数据集进行数据预处理； 基于预处理后的数据进行节点特征提取、结构编码与特征融合，得到节点特征矩阵； 利用基于有效电阻的特征增强机制对节点特征矩阵进行特征增强； 利用基于电阻感知的多跳聚合机制对增强后的特征进行聚合，得到节点高维嵌入特征； 对节点高维嵌入特征进行分类与优化训练，并输出风险预测结果； 所述利用基于有效电阻的特征增强机制对节点特征矩阵进行特征增强，还包括定义节点间的有效电阻： ，其中为拉普拉斯矩阵的Moore–Penrose伪逆，分别为节点的单位基向量；采用随机游走子图近似法，针对每个目标节点，执行有限步随机游走，构建包含其多跳邻域的子图，计算子图拉普拉斯，再由伪逆运算获得近似有效电阻： ，其中i,j分别为节点v,u在中的索引，用于在保证全局特征表达能力的同时降低矩阵求逆开销，在获得节点对间的有效电阻后，构建电阻引导的亲和度矩阵用于替换原始邻接关系，其中定义亲和度函数： ，其中控制衰减速率，调节电阻影响的非线性程度，为保持数值稳定性，设置微小常数，并对每个节点的邻接权进行归一化处理： ，归一化后的电阻感知邻接矩阵记为；在获得电阻感知邻接矩阵后，通过邻域加权聚合方式生成节点的增强特征表示，对于任意节点v，增强特征计算为： ，其中xv为节点自身特征，wv,u为电阻加权系数，Concat表示拼接操作。

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