4） 叶子节点所需的最小样本数（Min_samples_leaf）
1） 生意业务所和处事商新增地点数在这几周内变革不大，可是新建小我私家钱包地点数却泛起明明下降趋势。
最后猜测该周比特币价值大幅下挫原因大概有：
4.3 应用场景差异算法 1利益：
文章的第二部门，我们通过阐明 2018 年 8 月 8 日至 8 月 15 日所有的比特币地点与转账记录，基于分类算法得出活泼地点数的漫衍：
因此我们可以认为图 1 中，3 与 4 为同一用户，同理：8，9 与 10，以及 5 与 6 都为同一用户。
2）递归算法所耗损大量计较资源
方案使通过 Python3 语言实现，利用了 Scikit-learn 中的 RandomForestClassifier （随机丛林分类），GridSearchCV （网格搜索），train_test_split （疏散测试集和练习集），confusion_matrix （夹杂矩阵），K-Fold （K 折）等 API 模块。
算法 2利益：
15）转入平均每笔生意业务费
火币研究院在研究了该算法的基本上，通过从比特币区块链中提取差异种别比特币地点的特征，成立地点归类模子，可以或许对更为遍及的匿名比特币地点举办归类。
14）转出平均每笔生意业务费
16）平均天天转出笔数
我们再将新增地点数用我们的算法举办分类（图 7），可以发明：固然生意业务所和处事商新增地点数在这几周内变革不大，可是新建小我私家钱包地点数却泛起明明下降趋势，直接导致了整体新建地点数下降。可以通过新建的小我私家钱包地点数淘汰判定，新进入市场的投资者人数有所淘汰。
[2]MAO Hong-liang，0 WU Zhen ， HE Min ， TANG Ji-qiang ， SHEN Meng ：Heuristic Approaches Based Clustering of Bitcoin Addresses Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications：TN911. 4 A
4. 比特币价值下挫原因阐明2018 年 8 月 8 日至 8 月 15 日数字钱币整体低迷，比特币价值更是下挫 15%。通过以上阐明，该周比特币价值大幅下挫大概与两方面因素有关：
2）该地点作为 output 的生意业务数量（总转入笔数）
火币研究院在该算法的研究成就上，通过从比特币区块链中提取特征阐明差异账户的链上转账信息，利用随机丛林（Random Forest）的呆板进修算法对地点种别举办归类。该呆板进修算法并非替代原有的聚类算法，而是对原有的聚类要领应用范畴的增补。牺牲一小部门的精确性，以合用于更遍及的比特币区块链转账研究。
然而该算法缺点是有必然的范围性：我们无法相识比特币网络的所有地点的拥有者，对付一个不在数据表的地点，我们无法对其举办归类。
1）在当前所有算法中，具有极好的精确率。
缺点：
3. 基于随机丛林的比特币地点分类（算法 2）3.1 标志种别和样本选取我们为建模随机抽样选取了 8045 条样本，并分为五个种别标志：生意业务所（1591），矿池（1684），处事商（1669），博彩公司（1601），小我私家（1500）。
3.5 模子得分最后颠末调试，模子在最终测试集上精确度为 90%。
3.2 特征选择通过履历判定和重复调查和尝试，我们选取以下地点的特征作为建模的特征：
6）该作为 Output 时，每笔生意业务 Input 总数平均数
13）该地点作为 Output 的总矿工费（转入总生意业务手续费）
8）（转入笔数-转出笔数）/（转入笔数+转出笔数）
除了以上四个种别外，我们还插手了「小我私家」比特币地点这一分类，数据来历于 blockchain.info 上已标志的小我私家地点，随机抽取 1500 个。
3）可表明性强
2）小我私家地点中的比特币转入生意业务所的量远远大于从生意业务所转入小我私家地点的量，很或许率是有大量用户将小我私家钱包中的比特币转入生意业务所举办抛售。
对付用户自行挖矿模式的环境，挖矿生意业务地点聚类的精确率可达 100%。对付「矿池」模式，大都环境下，出块嘉奖会在产量生意业务中转入「矿主」的私有收益地点，然后按照矿池用户的算力孝敬举办二次收益分派，因此同样可以认为产量生意业务输出地点属于同一用户。
建模所用的地点标签信息主要来自于 WalletExplorer （），该网站已经通过以上要领，分类了数万个地点，有五个差异的种别（生意业务所，矿池，处事商，博彩公司，旧地点），个中旧地点种别现已很少有生意业务记录，我们将此种别删除。其余四个种别为了保持每个标签数据的数量维持在同一程度，以免呈现数据不服衡环境，我们回收了随机抽样的要领，将每个分类的样本数保持在 1500 阁下。
4）可表明性差（随机丛林是个黑盒子）。
1）精确率很是高（靠近 100%）
11）是否有过一次或以上的挖矿生意业务（Coinbase）
4）该地点作为 output 的 BTC 总量（总转入 BTC）
由于比特币回收基于公钥的钱包地点作为用户在区块链网络上的身份，且钱包地点由用户自由生成，与用户身份特征无关，因此比特币的匿名性导致人们很难猜测用户的真实身份信息。
2） 比特币由小我私家地点转入生意业务所的量远远大于从生意业务所转入小我私家地点的量。
本文主要分为两个部门：第一部门 1）简述比特币生意业务系统及生意业务进程 2）基于多输入生意业务地点以及挖矿生意业务地点的分类要领 3）通过随机丛林算法建模对地点种别举办归类要领 4）两种算法的较量。第二部门操作模子举办实例阐明。目标是为读者提供将比特币地点拥有者举办分类的思路，以便在差异的应用场景下，选择更为高效的要领比拟特币区块链数据举办多维度阐明。
3.3 模子选择在监视进修的模子选择上，通过较量与测试，我们最终选择 Random Forest （随机丛林）作为我们此次搭建的模子。
17）平均天天转入笔数
[4]Harry Kalodner, Steven Goldfeder, Alishah Chator, Malte Möser, Arvind Narayanan : BlockSci: Design and applications of a blockchain analysis platform Cryptography and SecurityarXiv:1709.02489
以上，我们描写了基于多输入生意业务地点和挖矿地点的归类模子及其实现要领，该模子可以很是精确地对同一用户的地点举办聚类，且跟着迭代次数的增多，获得的同一用户地点数量很是可观：譬喻，假如我们知道某生意业务所一些热钱包地点，通过该算法可以得出大量的这个生意业务所其他的热钱包地点，且精确率近似 100%。
9）平均每笔转入 BTC 数量
3）合用于多分类问题（5 个差异的分类）。
2） 树的深度最大值（Max_depth）
2.3 归类流程归类算法的框架如图 2 所示，迭代的次数越多，查到的地点数就会越多，全面性就越好，可是迭代次数的增多同时也会低落聚类效率。
2） 很有大概是有大量用户将小我私家钱包中的比特币转入生意业务所举办抛售。
[5]wikipedia：Random Forest https://en.wikipedia.org/wiki/Random_forest
1） 新入场的投资者人数的淘汰。
可是跟着比特币在全球范畴内的普及，今朝比特币的整个区块已很是复杂（截至 2018 年 8 月 28 日，区块高度为 538862，巨细靠近 180G），假如利用该要领所依靠的递归算法对整个区块链上的地点举办计较，需要耗损大量计较资源和时间，限制了对该要领的利用范畴；别的这种要领只能通过配置必然条件追踪部门满意条件的比特币地点拥有者，而无法涵盖所有比特币地点。
陈诉正文
2）除了建模需要耗损必然计较资源，在归类时耗损很是少量计较资源。
2. 基于多输入生意业务地点和挖矿地点的归类（算法 1）2.1 多输入生意业务地点通过 Fergal Reid，MAO H L，MAN H 等人的研究，得出结论：当用户付出额度高出了用户钱包中每一个可用地点中比特币的数量时，为了制止执行多笔生意业务完成付出造成生意业务用度方面的损失，用户会从钱包中选择多个比特币地点聚合在一起举办匹配付出，实现多输入生意业务。而又由于比特币生意业务中利用每一个地点中的资金都需要单独签名，所以我们可以反过来认为一个多输入生意业务中的所有输入地点来历于同一个用户。（精确率可以近似到达 100%）。
两者的区别主要有：
第二部门 实际案例1. 活泼地点聚类我们选取 2018 年 8 月 8 日至 8 月 15 日的所有的比特币地点与转账记录举办阐明。首先对该周呈此刻 input 和 output 的所有地点先利用算法 1 对已知地点举办聚类，再利用算法 2 对剩余的地点举办了分类。
该周的活泼地点数共 332 万个，按照算法的猜测，个中 143 万个为生意业务所地点，99 万个为处事商地点，62 万个为小我私家地点，博彩公司 18 万，矿池 4 万。漫衍如图 5 所示。个中生意业务所，处事商和小我私家钱包地点占了总地点数的 93%。
2）有详细标签（详细到火币热钱包，OKEX 热钱包等）
夹杂矩阵如图 4，撤除生意业务所和处事商的预测夹杂的相对较多，整体结果照旧较为抱负的。
以上链上数据火币研究院通过 BlockSCI 东西，在处事器上搭建 BTC 节点后，利用 Jupyter notebook 举办抓取。
2） 无详细标签（只能归类成五个种别，无法详细到某个生意业务所可能机构）。
7）转入笔数 / 转出笔数 比例
10）平均每笔转出 BTC 数量
再进一步阐明新建地点数和转账明细得出：
今朝为止，有很多实验猜测比特币地点身份的要领，个中最常用的猜测要领是基于多输入生意业务地点和挖矿生意业务地点，通过递归算法的举办的判定，精确率险些可以到达 100%，长短常有效的追寻比特币地点拥有者的要领。
4）对付缺省值问题也可以或许得到很好的功效（有些地点只有转入没有转出记录，无法计较出转出相关的数据）。
1） 精确率无法和算法 1 对比（今朝只能到达 90%）。
而算法 2 属于呆板进修中的监视进修算法，首先将大量带有标志的数据来练习发生一个具有揣度成果分类器。有了这个分类器今后，可以按照任何新的个另外特征对该个别举办分类。
12）该地点作为 Input 的总矿工费（转出总生意业务手续费）
1）普适性差（无法为所有地点打上标签）
1） 随机丛林中的树的数量（n_estimators）
3） 拆分内部节点所需的最小样本数（Min_samples_split）
缺点：
1）该地点作为 input 的生意业务数量（总转出笔数）
3）标签大概会跟着行为产生变革（大概一个地点最开始被标签为小我私家地点，但大概将来会变动成生意业务所地点）
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