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本发明适用于区块链技术领域,提供了基于图门控循环神经网络的区块链钓鱼节点身份识别方法,包括以下步骤:将区块链原始交易数据构建成动态交易图;采用GRU模块提取动态交易图中的时间信息,使用一个时间片段的交易图Gt作为单个时间点的输入,耦合图卷积操作进行特征提取,GRU模块最终输出HT;Output模块应用平均池化操作计算整个图的特征表示HG,利用全连接层计算预测标签并将交叉熵损失函数作为训练目标。本发明引入了学习图数据结构拓扑信息的功能,且保留了循环神经网络原有的提取时间信息的能力,可以充分利用时空
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117335954A
(43)申请公布日2024.01.02
(21)申请号202311264265.8G06N3/042(2023.01)
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