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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种区块链交易地址角色识别方法及设备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：CN121544388B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202610064714.1，技术领域涉及：G06Q40/04；该发明授权一种区块链交易地址角色识别方法及设备是由颜嘉麒;王佳鑫;毛谦昂;柳亚;朱莉;张祎设计研发完成，并于2026-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种区块链交易地址角色识别方法及设备在说明书摘要公布了：本发明公开一种区块链交易地址角色识别方法及设备，包括，针对账户模型公链特征，构建统一的区块链交互图；计算节点的投票能力，提取关键节点；提取剩余节点的统计特征，构建统计特征向量；通过聚合邻居节点的特征和边属性，生成第一嵌入向量；对交易序列进行建模，生成第二嵌入向量；将第一嵌入向量和第二嵌入向量进行拼接，得到融合嵌入向量，将融合嵌入向量进行角色划分，识别出不同角色。本发明能够在缺乏人工标注标签的开放场景下依然保持较高的识别精度，多视角联合建模机制有效克服了单一视图信息片面、抗干扰能力差的缺陷，通过融合局部结构、时序行为、全局拓扑和特征相似度等多个维度的信息，显著提升了角色识别的稳定性。

本发明授权一种区块链交易地址角色识别方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种区块链交易地址角色识别方法，其特征在于，包括以下步骤， 针对账户模型公链特征，构建统一的区块链交互图，将钱包地址作为节点，将同质化代币和非同质化代币的转移定义为带属性的有向边，形成加权、时序、异构的有向多重图； 计算节点的投票能力，选择具有高一维结构熵，且连接分布在多样化的邻居集合中的节点，作为关键节点； 从账户状态、交易强度和交易频率三个维度，提取剩余节点的统计特征，构建统计特征向量，作为多视图学习的嵌入； 通过聚合邻居节点的特征和边属性，生成反映局部结构特征的角色嵌入，即第一嵌入向量；对交易序列进行建模，生成反映时序行为的角色嵌入，即第二嵌入向量； 将所述第一嵌入向量和所述第二嵌入向量进行拼接，得到融合嵌入向量，采用层次聚类算法将所述融合嵌入向量进行角色划分，识别出不同角色； 所述有向多重图表示为G=V,E，其中节点集V包括外部拥有账户和合约账户，边集E的每条边表示为u,v,a,m，u和v为钱包地址，a为转移的资产，其中同质化代币由代币类型和金额表示，非同质化代币由合约地址和唯一ID表示，m为交易元数据； 计算节点的投票能力，提取关键节点的过程包括， 计算地址节点的投票能力，初始化每个节点v的投票能力和投票得分 ， 其中，和分别表示节点v的初始输入和输出投票能力，和分别表示从邻居节点获得的初始输入投票得分和输出投票得分，和分别表示节点v的一维输入和输出结构熵； 计算节点v从其邻居获得的输入投票得分和输出投票得分： ， ， 其中，表示输入邻居节点u在第t次迭代时的输出投票能力，表示输出邻居节点u'在第t次迭代时的输入投票能力，u和u'分别代表与目标节点v发生交互的输入邻居节点和输出邻居节点，和分别表示从v到u'和从u到v的交易金额，和分别表示节点v的输入邻居和输出邻居数量； 在每次迭代中，选择在最高和最高之间得分较高的关键地址，被选中的节点不再参与后续选举；对于被选中节点的输入邻居，其输出投票能力减少，其中是图G的平均度数，对于被选中节点的输出邻居，其输入投票能力减少；其他投票能力值保持不变； 迭代直到选出p个关键节点。

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