一、实验基础知识介绍

（一）图数据库 (Graph Database)

图数据库是一种非关系型数据库，以“图论”为基础，使用节点（Nodes/Vertices）、边（Edges）和属性（Properties）来表示和存储数据。与传统的关系型数据库相比，图数据库在处理复杂关系网络（如社交网络、资金流向、知识图谱）时具有更高的效率和更直观的数据模型。

• TuGraph 图数据库平台

TuGraph 是由蚂蚁集团自主研发的高性能图数据库。它具备单机大数据量支持、高吞吐率以及灵活的 API 接口，能够同时支持高效的在线事务处理 (OLTP) 和在线分析处理 (OLAP)。本次实验使用 TuGraph 的 Web 可视化控制台进行图建模、数据导入及查询分析。

• 数据集准备

本次实验使用了 Elliptic Data Set 的两个子集：

1. Transactions Dataset (比特币交易集)

包含交易节点（txs_classes.csv）和交易流向边（txs_edgelist.csv）。节点包含交易 ID 和类别（非法、合法、未知），边表示比特币的资金流向。

1. Actors Dataset (钱包地址集)

包含钱包地址节点（wallets_classes.csv）和转账关系边（AddrAddr_edgelist.csv）。用于分析不同类别钱包之间的资金交互网络。

二、启动 TuGraph 平台

启动步骤：

1. 在阿里云计算巢服务台启动 TuGraph 服务。
2. 在服务实例里申请免费试用。
3. 在登录界面输入默认管理员账号admin和密码进行登录。
4. 系统验证通过后，进入 TuGraph 欢迎界面，准备创建图项目。

三、Transactions Dataset图建模与数据导入

（一）图建模步骤

1. 创建图项目：新建一个名为作业11hzz的图项目。

2. 定义点模型 (Vertex)：创建点类型Transactions。

3. 添加属性txId，类型设为INT32，并设为主键（Primary Key）。

4. 添加属性class，类型设为STRING，用于存储交易类别（如 "1", "2", "unknown"）。

1. 定义边模型 (Edge)：创建边类型 Transfer 。
2. 设置边的起点类型为 Transactions，终点类型为 Transactions，表示资金在不同交易间流动。

（二）数据导入步骤

1. 导入点数据：上传 elliptic_txs_classes.csv 文件。将文件中的 txId 列映射到点模型的 txId，class 列映射到 class。系统成功导入 203,769 条节点数据 。

2.导入边数据：上传 elliptic_txs_edgelist.csv 文件。将文件中的 txId1 映射为起点 (SRC_ID)，txId2 映射为终点 (DST_ID)。系统成功导入 234,355 条边数据 。

四、Actors Dataset 图建模与数据导入

（一）图建模步骤

1. 定义点模型：创建点类型 actor 。

2. 属性 address：类型 STRING，作为主键（钱包地址）。

3. 属性 class：类型 INT32，用于存储钱包的分类标识。

1. 定义边模型：创建边类型 edge 。
2. 起点与终点均设置为 actor。
3. 

（二）数据导入步骤与特殊处理

1. 导入点数据：上传 wallets_classes.csv，成功导入 65,535 个钱包节点 。

1. 导入边数据：上传 AddrAddr_edgelist.csv。
2. 

我的操作和建模是正确的，但我使用的这两个文件是不完全匹配的子集。边文件记录了大规模的转账活动，但我的点文件只包含了其中很小一部分参与者的地址。

五、Cypher 语句增删改查示例

（一）Transactions Dataset

1. 基础查询 (Basic Query)

目标：查询并展示 10 个被标记为“非法（Illicit）”的交易节点。 实际含义：在反洗钱场景中，快速定位已知的非法交易记录。

2. 创建与删除 (Create & Delete)

目标：模拟新增一笔可疑交易，核查后再将其删除。 实际含义：演示数据的动态维护，比如手动录入最新的黑名单交易。

显示创建了一个 ID 为 999999 的新节点

显示删除了 1 个节点，证明清理干净了

3. 复杂查询 (Complex Query)

目标：追踪非法资金的流向（查询从“非法交易”流出的 2 跳路径）。 实际含义：资金链路追踪。这是图数据库最强大的功能，用于发现洗钱路径——查找“脏钱”流向了哪些账户，甚至是否流入了合法账户。

（二）Actor dataset

1. 基础查询 (Basic Query)

目标：查询 10 个类别为 "2" 的钱包地址。 实际含义：快速检索特定类型的钱包账户（例如检索已知的交易所地址或高活跃地址）。

2. 创建与删除 (Create & Delete)

目标：创建一个用于测试的假钱包地址，验证无误后将其删除。 实际含义：模拟系统中新用户的注册与注销过程。

（1）创建节点

（2）删除节点

3. 复杂查询 (Complex Query)

目标：查询资金流向路径（查找从“类别3”钱包流向“类别2”钱包的交易路径）。 实际含义：跨类别资金追踪。查看未知身份的钱包（Class 3）是否在向已知实体（Class 2）频繁转账，这是分析资金来源的重要手段。