| 秦 璐1,2
，李 易1,2
，林仙铖1,2
，罗自强1,2*.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科版,2023,36(1):38-45 |
| 基于机器学习的比特币实体分类方法研究综述 |
| A Review of Research on Machine Learning Based Bitcoin Entity Classification Methods |
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| DOI：10.12051/j.issn.1674-4942.2023.01.006 |
| 中文关键词: 区块链 比特币 机器学习 实体分类 |
| 英文关键词: blockchain bitcoin machine learning entity classification |
| 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） |
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| 中文摘要: |
| 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。 |
| 英文摘要: |
| Bitcoin is a decentralized electronic cryptocurrency, and the anonymity of the transaction address hides the real
identity of the transaction user, leading to Bitcoin being used by some unscrupulous elements in various illegal activities.
By analyzing the transaction attributes and behavioral characteristics of known entities, the category prediction of transac⁃
tions of unknown entities can be performed by using machine learning methods. First, this paper outlines the sources of bit⁃
coin entity categories and classification labels; second, it analyzes and summarizes the machine learning-based bitcoin enti⁃
ty classification methods; finally, it analyzes the problems faced at this stage and predicts the future development trends. |
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