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基于图神经网络的数字货币异常交易识别研究

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摘要摘要：随着数字货币的迅猛发展，其便捷性、匿名性和海量数据给现有的监管体系带来了极大的风险与挑战。文章以Elliptic比特币数据集为例，研究了多种图神经网络的消息传递机制对于非法交易识别的效果，并将其与传统的机器学习模型进行对比。实验结果表明：门控图神经网络基于GRU的经典空域消息传递模式对异常交易的识别效果最好，其准确率为0.9604，召回率为0.6270，F1得分为0.7587，对规范交易行为，维护网络安全，维护数字货币市场稳定具有重要意义。

DOI 54k7qoo3dk/6951057

作者明正阳1 谢炜业2 王恺翔2 王馨茹1 钟婷婷1

机构地区 1东北大学工商管理学院，沈阳，110000 2东北大学软件学院，沈阳，110000

出处《中国科技人才》 2023年3期

关键词人工智能数字货币图神经网络金融科技

分类 [][]

出版日期 2023年04月15日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）