最后，采用常用的算法对数据内容进行分类。

　　可使用KNN、支持向量机、随机森林或朴素贝叶斯等方法对数据内容进行分类。不过，现有分类方法的精确度与准确度都不高，还需要对分类方法进行进一步的研究与改进。因此，根据前期筛选和分类情况，有时依然需要人工的介入。

　　在分析的过程中，同时需要对发布内容的用户进行记录，并按照上述分类情况更新其对应的标签等信息。

　　这样，在比特币的转账追踪中便可获得更多的信息，将转账路线上的各比特币地址与实体进行更深入的关联，使得实体的画像更加清晰。

　　五、小结

　　本文简要介绍了比特币的转账追踪，着重讨论了暗网中的比特币账户地址与实体关联的相关问题，这或许能为监管机构提供一点参考。

　　由于暗网环境的复杂性，为了避免计算机受到恶意攻击，不建议非专业人士在暗网中进行相关的操作。

　　发布方：XBITRUST & Paiclub Capital

　　作者：苏文杰

　　参考文献

　　[1] 中科链安安全实验室. 比特币交易追踪溯源技术介绍. Freebuf. https://www.freebuf.com/articles/blockchain-articles/203127.html

　　[2] 猋焱. 详解比特币的找零机制. 百度经验. https://jingyan.baidu.com/article/19192ad84bcd54e53e570729.html

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　　[10] Sarah Jamie Lewis. OnionScan Report: This One Weird Trick Can Reveal Information from 25% of the Dark Web. mascherari.press. https://mascherari.press/onionscan-report-this-one-weird-trick-can-reveal-information-from-25-of-the-dark-web-2/

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