区块链技术广泛应用，账户关联分析至关重要。但传统账户加权图，靠人工设定或固定权重计算，难跟上业务模式快速变化。像金融交易，市场、政策、用户行为一变，账户交易模式就可能根本改变，静态权重模型无法及时察觉，导致分片效率降低、风险监控延迟。微算法科技（NASDAQ MLGO）为解决此问题，引入AI技术打造智能图谱。
微算法科技研发的基于AI的动态权重学习模型，引领区块链账户关联分析走向智能化自适应。它打破传统静态加权图局限，借深度学习算法实时掌握业务模式演变规律，让账户关联图谱能动态进化，精准呈现复杂多变的账户关系网络，实现账户关联权重实时动态调整。
模型架构呈分层递进式。数据采集层全方位实时抓取区块链交易数据、账户元数据及外部环境信息，像市场指数、政策公告等，为后续分析提供丰富素材。特征编码层运用自然语言处理技术解析交易备注文本，结合图嵌入算法（如Node2Vec），把账户节点转成低维向量，既保留结构特征又融入语义信息。
时序建模层是核心创新所在，采用基于注意力机制的长短期记忆网络（Attention-LSTM）。通过时间窗口滑动机制，它自动识别关键交易时段，给不同时段分配时间衰减因子，让近期高频交互对权重影响更大。例如，能快速捕捉到账户突然的大额交易时段。
权重决策层结合联邦学习框架，在保护数据隐私的情况下，融合全局模式与局部特征，生成动态权重矩阵。在关键技术实现上，时序注意力机制是重大突破。传统LSTM网络处理时间序列存在长期依赖缺失问题，而此模型引入自注意力机制，当账户出现异常交易，注意力权重会提升该事件关注度，促使权重矩阵快速调整。
同时，模型用对抗训练策略，借生成对抗网络（GAN）模拟业务模式突变场景，增强模型在极端情况的鲁棒性。在账户关联推理方面，集成图注意力网络（GAT），依动态权重重新算节点间影响力传播路径，保证图谱结构贴合实际业务逻辑。
模型训练与优化采取渐进式学习。先利用历史交易数据预训练基础模型，之后进入在线学习，实时接收新交易数据微调参数。针对区块链数据稀疏问题，开发基于元学习的迁移学习框架，将其他业务场景预训练知识迁移过来加速收敛。损失函数设计结合对比学习思想，构建三元组损失（Triplet Loss），通过动态调整边际值，平衡模型对局部细节与全局结构的捕捉能力。
该模型优势显著。能实时感知业务模式变化，及时调整账户关联权重，相比传统静态模型，极大提高了分片效率，让跨分片交易比例下降，分片内交易更集中，缩短区块确认时间。在风险控制上，提前预警账户异常关联，提高欺诈交易识别率。在DeFi等场景，能优化资源分配策略，如提升流动性挖矿的资金利用率。还能实时跟踪复杂场景中的变化，像在元宇宙经济系统中提升热门NFT交易处理速度。
在实际业务中应用广泛且效果突出。交易分片场景，优化交易分配，提升处理效率。风险控制领域，有效识别欺诈风险，保障交易安全。DeFi流动性挖矿里，合理分配流动性，提高资金使用效率。元宇宙经济系统内，实时跟踪用户行为与资产流动耦合变化，为NFT交易市场提供动态分片服务，提升热门NFT系列交易处理速度，促进元宇宙经济的活跃与发展。
未来，微算法科技（NASDAQ MLGO）打算融合多模态数据，如物联网设备数据、社交媒体行为数据等到模型中，构建跨链账户关联图谱，拓展模型应用范围与深度。同时探索量子机器学习算法在权重优化中的运用，解决超大规模网络下计算效率难题。最终目标是打造能自主进化、全面感知业务生态的智能图谱引擎，成为区块链网络自适应的神经中枢，推动区块链技术更广泛深入应用。