图神经网络预测实战：用PyTorch解锁区块链数据分析新维度
在加密货币市场暗流涌动的当下，图神经网络（GNN）正成为洞察交易网络奥秘的X光机。本文将以PyTorch为手术刀，解剖区块链数据中的复杂关系图谱，手把手教你构建预测加密货币市场行为的智能模型。
当图神经网络遇见区块链交易
区块链本质上是个巨大的关系网络。每个钱包地址都是节点，交易记录构成边，资金流向形成拓扑结构。传统机器学习模型就像拿着放大镜看蚂蚁，而GNN则像拥有上帝视角的无人机航拍。
三个核心优势：
- 天然适配非欧几里得数据结构
- 自动捕获节点间的级联效应
- 支持动态图时序特征学习
想象你在分析某个DeFi平台的异常交易，GNN能像嗅觉灵敏的猎犬般，顺着资金流动路径嗅出可疑模式。这种能力在识别「拉地毯骗局」时尤其关键——当某个代币突然出现密集的关联交易时，GNN的预警系统会比传统方法早3-5个区块发出警报。
PyTorch实战：构建GNN预测模型
让我们穿上代码的工装裤，走进数据车间。首先需要准备区块链交易数据集，这里可以访问最新注册和认证教程获取合规数据源。PyTorch Geometric库就像乐高积木箱，为我们提供现成的GNN模块。
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