基于可解释不平衡数据分类方法的加密货币交易欺诈检测

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自2008年首次提出加密货币以来，该市场迅猛增长，数字货币如比特币和以太坊因其去中心化特性而备受推崇。但这些特性也为洗钱、网络钓鱼等欺诈活动提供了机会。相比于传统货币，加密货币交易规模庞大且监管不足，匿名性和智能合约的复杂性使欺诈检测变得困难。近年来，基于机器学习的金融欺诈研究取得进展[1]，深度学习模型，尤其是神经网络，因其高准确性受到关注[2]。（剩余9608字）

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