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基于机器学习的比特币实体分类方法研究综述
引用本文:秦 璐,李 易,林仙铖,罗自强. 基于机器学习的比特币实体分类方法研究综述[J]. 海南师范大学学报(自然科学版), 2023, 36(1): 38-45
作者姓名:秦 璐  李 易  林仙铖  罗自强
作者单位:1. 海南师范大学 信息科学技术学院,海南 海口 571158;2. 数据科学与智慧教育教育部重点实验室,海南 海口 571158
基金项目:海南省自然科学基金项目(620MS045,620MS046,3620RC605);海南省高等学校教育基金项目(Hnky2022ZD-7)
摘    要:比特币是一种去中心化的电子加密货币,交易地址的匿名性隐藏了交易用户的真实身份,导致比特币被一些不法分子应用于各类非法活动中。通过分析已知实体的交易属性和行为特征,利用机器学习的方法可以对未知实体的交易类别进行预测。本文首先概述了比特币实体类别及分类标签的来源;其次,分析和归纳了基于机器学习的比特币实体分类方法;最后,分析了现阶段面临的主要问题,并对未来的发展趋势进行了展望。

关 键 词:区块链;比特币;机器学习;实体分类

A Review of Research on Machine Learning Based Bitcoin Entity Classification Methods
QIN Lu,LI Yi,LIN Xiancheng,LUO Ziqiang. A Review of Research on Machine Learning Based Bitcoin Entity Classification Methods[J]. Journal of Hainan Normal University:Natural Science, 2023, 36(1): 38-45
Authors:QIN Lu  LI Yi  LIN Xiancheng  LUO Ziqiang
Abstract:
Keywords:blockchain   bitcoin   machine learning   entity classification
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