一种高阶语义子空间学习增强区块链非法交易检测方法

本发明公开了一种高阶语义子空间学习增强区块链非法交易检测方法，涉及区块链非法交易检测技术领域，获取区块链交易数据，形成初始特征矩阵；基于基础统计特征重要性初始化采样权重，对特征空间进行多次随机子空间采样，针对各次采样训练出相应的基分类器，并根据基模型在验证集上的表现动态调整采样权重；收集所有基模型的预测概率输出，将预测概率输出组织为语义元特征矩阵，将语义元特征与原始特征进行多模态融合，构建时空特征金字塔结构，通过动态权重分配机制实现跨粒度特征增强，进而构建分布式集成分类器，输出非法交易的概率预测结果。实现了通过高阶语义子空间学习与多层次特征融合来提升检测准确性和泛化能力。