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龍圖騰網獲悉北京郵電大學申請的專利一種基于交易模式的比特幣交易識別方法和裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115293894B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210646151.9，技術領域涉及：G06Q40/04；該發明授權一種基于交易模式的比特幣交易識別方法和裝置是由時金橋;石瑞生;管鵬宇;田傳用;王學賓;蘭麗娜設計研發完成，并于2022-06-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于交易模式的比特幣交易識別方法和裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于交易模式的比特幣交易識別方法和裝置，所述方法包括：對于待識別的比特幣交易，構建其交易模式特征向量；將構建的交易模式特征向量通過針對一個暗網交易市場預先訓練得到的分類器，識別該比特幣交易是否為該暗網交易市場的；其中，所述分類器是利用訓練樣本基于半監督機器學習方法預先訓練得到的；其中，所述訓練樣本包括正樣本和未標記樣本；其中，正樣本包括針對之前在該暗網交易市場進行的主動比特幣交易，以及根據主動比特幣交易擴充的交易，所構建的交易模式特征向量。應用本發明可以對于各暗網交易市場的比特幣交易的識別具有普適性，從而有助于對各暗網交易市場的監測。

本發明授權一種基于交易模式的比特幣交易識別方法和裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于交易模式的比特幣交易識別方法，其特征在于，包括： 對于待識別的比特幣交易，構建其交易模式特征向量；其中，所述交易模式特征向量中至少包括如下特征值之一或組合：交易費率；輸入地址中開頭地址為設定字符的比例；輸入地址是否有與輸出地址相同的地址；輸入地址的月平均交易次數；輸入地址的月平均余額；輸入地址的平均存活時間；輸出地址的個數；輸出地址的最小月余額； 將構建的交易模式特征向量通過針對一個暗網交易市場預先訓練得到的分類器，識別該比特幣交易是否為該暗網交易市場的； 其中，所述分類器是利用訓練樣本基于半監督機器學習方法預先訓練得到的；其中，所述訓練樣本包括正樣本和未標記樣本；其中，正樣本包括針對之前在該暗網交易市場進行的主動比特幣交易，以及根據主動比特幣交易擴充的交易，所構建的交易模式特征向量；未標記樣本包括針對其它暗網交易市場進行的比特幣交易所構建的交易模式特征向量；此外，未標記樣本還包括一部分針對所述待檢測的暗網交易市場的比特幣交易所構建的交易模式特征向量。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京郵電大學，其通訊地址為：100876 北京市海淀區西土城路10號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。