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比特幣是一種基于區(qū)塊鏈的加密貨幣，其因具備偽匿名性而常被用于異常交易活動中。目前比特幣實體識別多通過啟發(fā)式聚類方法實現(xiàn)，但此類方法未考慮新數(shù)據(jù)出現(xiàn)后的結果融合問題，導致算法效率較低。針對該問題，提出一種基于比特幣交易數(shù)據(jù)的增量聚類方法。對區(qū)塊數(shù)據(jù)進行分析以獲取錢包地址的可聚類交易，構成聚類地址組，并通過査找地址索引表提取聚類實體間的關系。利用并査集算法對該區(qū)塊錢包地址數(shù)據(jù)進行增量聚類，得到新的比特幣實體關系，進而推測實體類型。同時，對實體進行識別和標注，實現(xiàn)實體交易行為的可視分析實驗結果表明，該方法可以準確地對地址進行增量聚類，體現(xiàn)比特幣實體的演變過程，與啟發(fā)式聚類方法相比時間復雜度更低。
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