实验报告（一）

一、基础知识介绍

1. 图数据库基础
   图数据库基于属性图模型，以顶点（节点）、边（关系）、属性为核心三要素，专门用于存储与查询复杂关联数据，相比传统关系型数据库，在多跳关联分析场景下性能更优。
2. TuGraph 简介
   TuGraph 是蚂蚁集团与清华大学联合研发的分布式高性能图数据库，历经蚂蚁万亿级业务、50 万核集群与 300 + 场景验证，国际基准测试性能第一；支持大数据容量、低延迟查找与高速图分析，涵盖图存储、计算、学习、研发平台完整体系。
3. 实验数据集
   采用Elliptic++ 比特币交易数据集，核心文件：
   elliptic_txs_classes.csv：交易节点数据，包含txId（交易 ID）、class（1 = 非法、2 = 合法、unknown = 未知）
   elliptic_txs_edgelist.csv：交易流转边数据，记录交易间资金流向关系

二、TuGraph 平台启动步骤

首先进入阿里云TuGraph服务实例部署文档，在文档中点击部署链接就能快速进入登录界面，登陆阿里云后按教程部署。
部署成功以后，点击“详情”，复制browser地址至浏览器，输入账号admin、密码，即可成功进入TuGraph 可视化界面。

三、交易数据集图建模与数据导入

1. 图建模

顶点建模：
标签：tx（代表交易节点）；
属性：txId（整型，交易标识）、class（字符串，交易类别）；

关系建模：
标签：transfer（代表交易资金流转）；
起点：tx，终点：tx（交易间的转账关系）。

2. 数据导入

顶点数据导入：
进入「数据导入」→ 上传elliptic_txs_classes.csv→选择点→ 标签选tx→从第1行开始

边数据导入：
进入「数据导入」→ 上传elliptic_txs_edgelist.csv→ 选择边→ 标签选transfer→ 从第1行开始

四、Cypher 查询语句示例

1.基础查询

匹配所有标记为合法的交易节点，筛选出class属性为’2’的节点，返回 20 条数据。
意义：用于查看比特币合法交易的节点分布情况，可与非法交易数据形成对比，是区块链交易风控、合规性分析的基础操作，贴合本次实验场景。

2.特殊查询

查询非法交易节点的资金转账关系，展示非法交易的转出链路与关联节点，只显示前 10 条数据。
意义：直观呈现非法交易的资金流向与网络结构，可视化展示区块链交易关联关系，是反洗钱、交易风控的基础可视化分析操作。