HyPV-LEAD: Proactive Early-Warning of Cryptocurrency Anomalies through Data-Driven Structural–Temporal Modeling

创建于 2025-09-04T09:50:24.078618+08:00 更新于 2025-09-04T09:54:38.499396+08:00

摘要

本论文提出HyPV-LEAD框架，实现对加密货币异常交易的主动早期预警。结合窗口–预测视窗建模、峰谷采样缓解类别不平衡以及超曲率嵌入捕捉区块链交易网络的层次结构，模型在比特币大规模交易数据上显著优于现有基线，PR-AUC达到0.9624，验证了结构、时间与数据驱动方法整合的有效性，推进了区块链交易异常检测向前瞻性预警转变[page::0][page::1][page::6]

速读内容

深度阅读