一种基于深度图神经网络的区块链地址身份推断方法及系统

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1.一种基于深度图神经网络的区块链地址身份推断方法，其特征在于，包括：基于采集到的区块链交易数据集生成有向交易网络图，并基于联合子图采样策略得到所述有向交易网络图中每个节点的节点子图；所述有向交易网络图中节点代表区块链上的交易地址，边表示一个交易地址与另一个交易地址之间的交易；将每个节点的节点子图分别输入至预先训练好的多任务身份识别图模型中，输出节点的嵌入表示；将各节点的嵌入表示输入至预先训练好的分类器，利用分类器输出各个身份类别的概率分布，取概率最高的身份类别作为各节点最终的身份标签，完成身份推断；所述多任务身份识别图模型包括：N个串行的MGPI块，第一个MGPI块的输入端用于接入节点子图，其余MGPI块的输入端与前一个MGPI块的输出端相连，第N个MGPI块的输出端输出节点的嵌入表示；各MGPI块的结构相同，均包含输入层和N个并联的MGPI层，以及并联的第一信息处理单元和第二信息处理单元，所述第一信息处理单元和第二信息处理单元结构相同，均包括顺次设置的全连接层、第一归一化层、前馈层和第二归一化层，所述前馈层和第二归一化层之间设置第二残差连接；各MGPI块的输入层与第一信息处理单元和第二信息处理单元中的第一归一化层之间均设置第一残差连接；将节点子图中的节点信息与拉普拉斯向量结合后的信息和边信息一起送入N个并行的MGPI层进行处理，每个MGPI层都得到中间结果和 />，其中，/>为节点信息处理的中间结果，/>为边信息处理的中间结果，代表中心节点的序号，j代表邻居节点的序号，代表了当前MGPI块的块数，代表了MGPI层的层数；将N个MGPI层的中间结果在最后一维进行连结后依次输入至第一信息处理单元中的全连接层、第一归一化层、前馈层和第二归一化层，得到当前MGPI块的输出/>；ilk将N个MGPI层的中间结果在最后一维进行连结后输入至第二信息处理单元中的中的全连接层、第一归一化层、前馈层和第二归一化层，得到当前MGPI块的输出/>；第N个MGPI块的输出为和/>，/>为节点的嵌入表示，/>为边的嵌入表示。