[发明专利]基于DNA分子加密和LightGBM算法的数字资产交易管理方法及系统

说明书

本发明公开的一种基于DNA分子加密和改进的LightGBM算法的数字资产交易管理方法及系统，方法包括：获取数字资产数据和智能合约数据；对数字资产数据进行预处理，将预处理后的数据进行情绪分析，生成情绪量化指标纳入新的数据集M；对智能合约数据提取用户交易特征、字节码特征、操作码特征，并将提取的特征纳入数据集M；利用数据级重采样技术扩充数据集M得到用于训练的数据集；利用随机采样和EFB算法对训练数据集进行降维处理；利用降维处理后的数据训练二分类器模型，利用得到的二分类器模型对待测数据样本进行分类，根据预设的用户特征得到最终的分类结果。本发明能够实现对数字资产交易的精确高效的管理。

技术领域

本发明涉及数字资产技术领域，更具体的，涉及一种基于DNA分子加密和改进的LightGBM算法的数字资产交易管理方法及系统。

背景技术

随着信息技术和数字化技术的发展，数字资产越来越多的被人们所拥有，现有的数字资产管理方法无法有效的对数字资产进行监管，现有技术中主要基于提取合适的特征分析数字资产交易的合法性。但也存在不足之处。首先，所选的训练特征是不完整的，大部分技术只提取了操作码和用户事务特征，而忽略了字节码特性。然而，从源代码编译出来的字节码反映了智能契约的功能，其特征影响了智能契约的识别。第二，检测方法需要改进。由于这是一个不平衡的分类问题，一些最先进的研究只使用对不平衡的分类数据集赋值的方法。第三，需要一种更有效的方法来训练数据。

针对现有的方法存在无法对数字资产交易准确、高效地分析并管理的问题，因此亟需一种基于DNA分子加密和改进的LightGBM算法的数字资产交易管理方法。

发明内容

鉴于上述问题，本发明的目的是提供一种基于DNA分子加密和改进的LightGBM算法的数字资产交易管理方法及系统，能够对数字资产交易实现精确、高效管理。

本发明第一方面提供了一种基于DNA分子加密和改进的LightGBM算法的数字资产交易管理方法，包括以下步骤：

获取数字资产数据和智能合约数据；

对数字资产数据进行预处理，将预处理后的数据进行情绪分析，生成情绪量化指标纳入新的数据集M；

对智能合约数据提取用户交易特征、字节码特征、操作码特征，并将提取的特征纳入数据集M；

利用数据级重采样技术扩充数据集M得到用于训练的数据集；

利用随机采样和EFB算法对训练数据集进行降维处理；

利用降维处理后的数据训练二分类器模型，利用得到的二分类器模型对待测数据样本进行分类，根据预设的用户特征得到最终的分类结果。

本方案中，所述对数字资产数据进行预处理，将预处理后的数据进行情绪分析，生成情绪量化指标纳入新的数据集M具体为：

将获取的数字资产数据进行文本符号清理，然后利用现有的工具库将清理后的数据转为tokens；

将得到的tokens数据中的情绪描述映射为数字资产存储库上的特征值，利用所述特征值生成情绪量化指标并纳入数据集M。

本方案中，所述情绪量化指标的构建过程为：

构建情绪系数、，具体表示如下： 

其中，S是由字典得来的情绪值，r控制了系数的上下界，表示一个偏移调整值，表示消极情绪系数，表示积极情绪系数；

将情绪系数标准化，具体计算公式如下：

其中，表示分配给积极词汇的权重，表示分配给消极词汇的权重，表示标准化后的积极情绪系数，表示标准化后的消极情绪系数；