计算机工程

作者：王劲松, 吕志梅, 赵泽宁, 张洪玮

单位：天津理工大学 a. 计算机科学与工程学院;b. 天津市智能计算及软件新技术重点实验室;c. 计算机病毒防治技术国家工程实验室, 天津 300457

关键词：比特币,区块链交易,可视分析,增量聚类,并查集

基金：国家重点研发计划（2018YFC0831405）；天津市自然科学基金（18JCZDJC30700）。

比特币是一种基于区块链的加密货币，其因具备伪匿名性而常被用于异常交易活动中。目前比特币实体识别多通过启发式聚类方法实现，但此类方法未考虑新数据出现后的结果融合问题，导致算法效率较低。针对该问题，提出一种基于比特币交易数据的增量聚类方法。对区块数据进行分析以获取钱包地址的可聚类交易，构成聚类地址组，并通过查找地址索引表提取聚类实体间的关系。利用并查集算法对该区块钱包地址数据进行增量聚类，得到新的比特币实体关系，进而推测实体类型。同时，对实体进行识别和标注，实现实体交易行为的可视分析。实验结果表明，该方法可以准确地对地址进行增量聚类，体现比特币实体的演变过程，与启发式聚类方法相比时间复杂度更低。

来源：2020年第8期

《计算机工程》期刊编辑部

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