[发明专利]一种以太坊未来交易行为预测方法及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种以太坊未来交易行为预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1：获取以太坊中账户交易数据；

S2：从以太坊的所述账户交易数据中选取数据构建训练数据动态图；

S3：构建动态图模型并采用所述训练数据动态图对所述动态图模型进行训练；

S4：采用训练好的所述动态图模型用于以太坊未来交易行为预测得到预测结果。

2.如权利要求1所述的以太坊未来交易行为预测方法，其特征在于，构建所述训练数据动态图包括如下步骤：

S21：按照预先设置的条件从所述账户交易数据中筛选账户作为中心节点；

S22：获取所述账户交易数据中所有与所述中心节点发生过交易的节点加入到训练数据动态图中，作为一跳邻居图；

S23：继续获取所有与所述一跳邻居图中的所有节点发生过交易的节点加入到训练数据动态图中，作为二跳邻居图；

S24：重复上述步骤直至获取预先设置的K跳邻居图，K为正整数。

3.如权利要求2所述的以太坊未来交易行为预测方法，其特征在于，构建所述动态图模型包括：

内存模块，用于保存所述节点的历史交易信息；

信息处理模块，用于接收交易数据并处理生成交易信息；

内存更新模块，用于接收所述交易信息并更新所述内存模块中的所述历史交易信息；

嵌入表示生成模块，用于生成每个所述节点的嵌入表示；

解码模块，用于根据所述嵌入表示得到当前时间点所述节点发生交易的概率。

4.如权利要求3中所述的以太坊未来交易行为预测方法，其特征在于，所述节点的历史交易信息包括：

对于每个节点i在某一时间t都有一个内存向量s_i(t)，在时间t之后，这个内存会在遇到一条新的包含节点i的交易时被更新；

第一次遇见节点j，则内存向量s_j(t)被初始化为一个零向量。

5.如权利要求4中所述的以太坊未来交易行为预测方法，其特征在于，所述信息处理模块处理信息包括：

对于一条从节点i到节点j、发生在时间t、交易以太币量为e_ij(t)的交易，被处理成如下两条信息：

m_i(t)＝concat(s_i(t^-)，s_j(t^-)，Δt，e_ij(t))

m_j(t)＝concat(s_j(t^-)，s_i(t^-)，Δt，e_ij(t))

其中，concat表示几个向量的s_i(t^-)拼接，表示节点i在时间t前在所述内存模块中保留Δt的历史交易信息，表示上一条有节点i的交易发生的时间与本条交易发生的时间差。

6.如权利要求5中所述的以太坊未来交易行为预测方法，其特征在于，所述内存模块根据交易时间只保留所述节点最新生成的交易信息。

7.如权利要求6中所述的以太坊未来交易行为预测方法，其特征在于，所述内存更新模块更新所述内存模块中的所述历史交易信息包括：

s_i(t)＝GRU(m_i(t)，s_i(t^-))

其中，GRU是用于处理时间信息的结构。