一种区块链交易中庞氏骗局的识别方法

本发明涉及信息数据处理领域，公开了一种区块链交易中庞氏骗局的识别方法，解决了传统方法在区块链交易中庞氏骗局识别时因数据单一、特征提取不全面和算法适应性差导致的低准确率问题。主要方案包括：多源数据采集，整合区块链交易记录、交易平台行为数据及监管机构标记数据，形成完整多样的交易数据；数据预处理，通过噪声过滤、缺失值填充和时间序列构建，生成结构化数据；精细化时空特征工程，用数学公式计算和提炼交易数据的时间维度特征和空间维度特征；利用LSTM和CNN分别学习精细化的时空特征，深度挖掘时间序列特征和交易地址特征；Adaboost集成，对LSTM和CNN处理后的特征进行对齐融合规整，迭代训练弱分类器并动态加权组合，形成最终的强分类器。