本公开涉及区块链，尤其涉及一种基于图聚类的区块链交易网络团伙划分方法及装置。
背景技术：
1、在当今数字经济时代，区块链技术的兴起为金融交易提供了一种去中心化、安全可追溯的解决方案，然而与之伴随的，是一系列复杂的挑战。随着区块链技术的普及，违法行为在区块链网络中的频率和规模不断增加，这些行为不仅给金融机构带来了巨大风险，也对地区金融安全造成了严重威胁，原因在于传统的监管手段往往难以有效应对区块链所带来的新挑战。具体的，由于区块链上的交易账户地址数量庞大且匿名，传统数据分析技术无法有效捕捉到违法行为的模式和特征，尽管目前尝试采用图神经网络进行异常资金交易网络分析以及团伙识别，但是这些方法通常是独立于区块链系统的，难以直接应用在实际监管工作中。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请提出一种基于图聚类的区块链交易网络团伙划分方法及装置，以解决上述问题。
2、本申请一方面，提出一种基于图聚类的区块链交易网络团伙划分方法，包括如下步骤：
3、接收用户请求数据；且所述用户请求数据包括入金归集地址；
4、根据所述入金归集地址在区块链交易网络中检索相应的交易记录，并对所述交易记录中的交易地址进行特征提取，得到交易特征；
5、采用目标图聚类算法根据所述交易特征对所述区块链交易网络进行社群检测，将所述区块链交易网络中的节点划分为若干个社群。
6、作为本申请的一可选实施方案，可选地，所述根据所述入金归集地址在区块链交易网络中检索相应的交易记录，并对所述交易记录中的交易地址进行特征提取，得到交易特征，包括：
7、根据所述入金归集地址在所述区块链交易网络上进行全链路交易检索，确定对应的交易记录；
8、针对所述交易记录中的交易地址进行特征提取，得到对应的交易特征；且所述交易特征包括统计特征和图特征。
9、作为本申请的一可选实施方案，可选地，所述统计特征包括交易次数、总交易金额和活跃时间；
10、所述图特征包括节点的度中心性和介数中心性。
11、作为本申请的一可选实施方案，可选地，所述目标图聚类算法包括louvain算法，且所述louvain算法根据所述交易特征对所述区块链交易网络进行社群检测时，基于所述区块链交易网络中节点之间的连接密度和相似性进行划分。
12、作为本申请的一可选实施方案，可选地，在采用目标图聚类算法根据所述交易特征对所述区块链交易网络进行社群检测，将所述区块链交易网络中的节点划分为若干个社群之后，还包括：
13、将所述若干个社群中输入地址所在的社群标记为核心地址组。
14、作为本申请的一可选实施方案，可选地，在接收用户请求数据时，基于消息队列按顺序接收所述用户请求数据。
15、作为本申请的一可选实施方案，可选地，还包括：
16、将所述若干个社群展示在区块链检测可视化平台。
17、本申请另一方面，提供一种装置，用于实现上述任一项所述的基于图聚类的区块链交易网络团伙划分方法，包括：
18、消息队列模块，被配置为接收用户请求数据；且所述用户请求数据包括入金归集地址；
19、链上检索模块，被配置为根据所述入金归集地址在区块链交易网络中检索相应的交易记录，并对所述交易记录中的交易地址进行特征提取。得到交易特征；
20、社群检测模块，被配置为采用目标图聚类算法根据交易特征对所述区块链交易网络进行社群检测，将所述区块链交易网络中的节点划分为若干个社群。
21、本申请另一方面，提供一种控制系统，包括：
22、处理器；
23、用于存储处理器可执行指令的存储器；
24、其中，所述处理器被配置为执行所述可执行指令时实现上述任一项所述的基于图聚类的区块链交易网络团伙划分方法。
25、本申请另一方面，提供一种非易失性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述任一项所述的基于图聚类的区块链交易网络团伙划分方法。
26、本发明的技术效果：
27、本申请通过将图网络与团伙划分相结合，图聚类模型能够有效地在区块链交易数据中识别异常模型和异常群体，通过分析区块链上的交易网络，能够准确地识别出涉嫌违法的交易群体。具体的，包括接收用户请求数据；且用户请求数据包括入金归集地址；根据入金归集地址在区块链交易网络中检索相应的交易记录，并对交易记录中的交易地址进行特征提取，得到交易特征；采用目标图聚类算法根据交易特征对区块链交易网络进行社群检测，将区块链交易网络中的节点划分为若干个社群。本申请通过对区块链交易数据进行深度挖掘和复杂分析，将涉嫌违法的个体进行群体化分组，并识别出每个群体的核心点。其中，基于特定的资金流动路径，对庞大而复杂的交易网络进行精细化划分和社团化识别。
28、根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本公开的其它特征及方面将变得清楚。
1.一种基于图聚类的区块链交易网络团伙划分方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于图聚类的区块链交易网络团伙划分方法，其特征在于，所述根据所述入金归集地址在区块链交易网络中检索相应的交易记录，并对所述交易记录中的交易地址进行特征提取，得到交易特征，包括：
3.根据权利要求2所述的基于图聚类的区块链交易网络团伙划分方法，其特征在于，所述统计特征包括交易次数、总交易金额和活跃时间；
4.根据权利要求1所述的基于图聚类的区块链交易网络团伙划分方法，其特征在于，所述目标图聚类算法包括louvain算法，且所述louvain算法根据所述交易特征对所述区块链交易网络进行社群检测时，基于所述区块链交易网络中节点之间的连接密度和相似性进行划分。
5.根据权利要求1-4任一项所述的基于图聚类的区块链交易网络团伙划分方法，其特征在于，在采用目标图聚类算法根据所述交易特征对所述区块链交易网络进行社群检测，将所述区块链交易网络中的节点划分为若干个社群之后，还包括：
6.根据权利要求1所述的基于图聚类的区块链交易网络团伙划分方法，其特征在于，在接收用户请求数据时，基于消息队列按顺序接收所述用户请求数据。
7.根据权利要求1-6任一项所述的基于图聚类的区块链交易网络团伙划分方法，其特征在于，还包括：
8.一种装置，用于实现权利要求1-7任一项所述的基于图聚类的区块链交易网络团伙划分方法，其特征在于，包括：
9.一种控制系统，其特征在于，包括：
10.一种非易失性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的基于图聚类的区块链交易网络团伙划分方法。
