一种基于行为时间序列的区块链节点聚类方法
专利汇可以提供一种基于行为时间序列的区块链节点聚类方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于行为时间序列的 区 块 链 节点 聚类方法，该方法能够对区块链节点进行聚类，自动将区块链节点按照其行为时间序列划分成若干个类内相互相似的类簇，有助于对大量节点的维护和发现有异常行为的节点；同时，用户可以根据自己的需要选择使用节点的哪个属性(如交易金额、交易 频率 ) 构建时 间序列。，下面是一种基于行为时间序列的区块链节点聚类方法专利的具体信息内容。
1.一种基于行为时间序列的区块链节点聚类方法，包括如下步骤：
(1)提取每个区块链节点的行为时间序列；
(2)初始随机选取k个行为时间序列对应作为k个类别的聚类中心，分别记为O1,O2,…,Ok，k为大于1的自然数；
(3)逐个对行为时间序列进行分类：对于待分配的行为时间序列x，计算其与各聚类中心O1,O2,…,Ok的相似度，若其中聚类中心Oi与行为时间序列x的相似度最高，则将行为时间序列x归为类别i，进而分配下一个行为时间序列；待所有行为时间序列均分配完成后更新各类别的聚类中心，进而执行步骤(4)的判断过程，i为自然数且1≤i≤k；
(4)判断各类别新的聚类中心是否与旧的聚类中心完全一致：若是，则停止并输出聚类结果即当前所有行为时间序列的分类结果，各行为时间序列的分类结果即为对应区块链节点的聚类结果；若否，则返回步骤(3)重新对行为时间序列进行分类。
2.根据权利要求1所述的区块链节点聚类方法，其特征在于：所述行为时间序列为关于区块链节点账户余额、交易频率、交易金额或区块生成速度的特征信息随时间变化的数值序列。
3.根据权利要求1所述的区块链节点聚类方法，其特征在于：所述步骤(3)中采用DTW算法计算行为时间序列x与各聚类中心O1,O2,…,Ok的相似度。
4.根据权利要求1所述的区块链节点聚类方法，其特征在于：所述步骤(3)中更新各类别聚类中心的具体方法为：对于任一类别，计算该类别中每一行为时间序列相对其他所有同类行为时间序列的平均相似度，取平均相似度最高的行为时间序列作为该类别新的聚类中心。
5.根据权利要求4所述的区块链节点聚类方法，其特征在于：对于类别i中的任一行为时间序列，采用DTW算法计算该行为时间序列与其他各同类行为时间序列的相似度，进而求和平均后即得到该行为时间序列相对其他所有同类行为时间序列的平均相似度。
6.根据权利要求1所述的区块链节点聚类方法，其特征在于：所述步骤(4)中进一步判断聚类中心更新的次数，若更新次数超过一定阈值，则停止并输出聚类结果即当前所有行为时间序列的分类结果，各行为时间序列的分类结果即为对应区块链节点的聚类结果。
一种基于行为时间序列的区块链节点聚类方法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
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