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Jiangxi Institute of Electrical Engineering
基于用电数据的虚拟货币挖矿用户识别办法
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作者:周自岚 1,吴和宇 2
作者简介:
1. 国网江西省电力有限公司信息通信分公司,江西 南昌 330095;2. 国网江西省电力有限公司九江供电分公司,江西 九江 332000
用虚拟货币挖矿已被我国正式列为整治类产业的背景下,基于用电数据对挖矿用户相关行为分析成为国 家电网公司重点研究方向 。针对国内现有挖矿行为用户检测识别技术的准确性不高、挖矿行为特征不全等问题, 提出了一种融合 SMOTE 过采样、OSS 欠采样与贝叶斯优化调参,基于 LightBGM 的挖矿用户识别模型 。该模型首先 提取一定区域内用户用电数据的时间序列和相似度特征,将月度用电特征、日用电特征和用户信息特征合并,形成 70 个特征;其次通过 SMOTE 过采样办法,使得正负样本数量平衡,运用 OSS 欠采样,去除正负样本中的重叠边界样 本;最后运用贝叶斯优化办法进行模型参数调优,LightBGM 模型对数据训练分类 。结果表明,该挖矿用户识别模型 F1 值为 0.952,准确率比一般模型提高 11%,证明该挖矿用户识别模型可以提升挖矿用户识别准确度,助力政府部 门对虚拟货币挖矿行为的监管效率。
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