2025年解码链上数据的10种机器学习工具，像专业人士一样

简而言之

机器学习正在通过帮助高级用户解码复杂的区块链活动、揭示隐藏的模式以及获得可操作的洞察，改变链上分析。

链上分析每年变得更加困难：更多的链，更多的交易，更复杂的行为，以及远比任何人能手动解码的噪音。但现代机器学习工具正在改变这一点。它们从巨大的区块链数据集中筛选出隐藏的模式，映射实体，并揭示传统启发式方法根本无法捕捉的洞察。

以下是十个最具影响力的机器学习驱动工具，帮助高级用户清晰、精准和深入地解码链上数据。

南森

Alt cap: Nansen 标志展示了一个简单的抽象青色形状，具有四个圆形相交的环，形成了一个对称的设计，背景为白色。

Nansen是最早和最具影响力的平台之一，将机器学习引入主流链上分析。Nansen的核心是使用基于机器学习的钱包聚类，将区块链地址分组为可识别的实体和行为类别。

此类模型处理巨大的交易图，识别大量交互之间的相似性，以得出关于钱包所有权的结论——无论它们是交易所、做市商、DAO 国库、聪明资金交易者还是 NFT 社区。

Nansen 的独特之处在于其标记数据集的规模和质量。其实体标记是基于经过多年历史活动训练的概率模型构建的，通过监督学习和无监督学习进行了精炼。

结果是关于钱包身份的清晰程度，只有少数平台能够竞争。Nansen 为基金经理、分析师和量化交易员等高级用户提供了行为仪表板、群体分析和实时警报等工具，通知他们大型玩家如何在链之间转移资产。

阿卡姆智能

Alt cap：白色几何图形logo，类似于一个抽象的A，旁边是黑色背景上以粗体白色大写字母书写的ARKHAM。

阿卡姆智能将情报机构的思维方式引入区块链数据，重度依赖机器学习来去匿名化和深入映射交易。该平台使用图神经网络和定制的机器学习模型来聚类地址，发现钱包之间的联系，并揭示主要资金流背后的实体。

Arkham的界面类似于调查软件，呈现出网络图，显示资本在交易公司、场外交易台、交易所和私人钱包之间的流动情况。

其机器学习系统擅长识别微妙的关系——多跳路径、休眠钱包重新激活或协调的移动模式，这对于分析师来说几乎不可能手动追踪。

Arkham 专注于身份识别，为高级用户提供对链上实际活跃者的详细视图，而不仅仅是发生了什么。

Chainalysis 反应器

Alt cap: 一个圆形的橙色和白色抽象标志，包含三个相互交错的曲线形状，形成一个类似风车的设计，背景为白色。

Chainalysis Reactor 是全球用于追踪非法活动、合规性和高风险资金流动的最广泛使用的工具之一。虽然它最为人知的是用于执法，但其底层的机器学习框架对于高级链上研究人员来说也是强大且相关的。

Reactor使用机器学习来分类风险等级，评分交易，并检测历史和实时区块链活动中的可疑模式。监督学习模型在包含已知欺诈类型、反洗钱模式、暗网市场交易、与制裁相关的地址和洗钱策略的数据集上进行训练。

由于Reactor的机器学习模型必须满足监管标准，其聚类和异常检测往往非常强大。对于需要高可信度实体映射的分析师——特别是在DeFi漏洞调查或追踪复杂资金流动方面——Chainalysis仍然是顶级工具。

玻璃节点

Alt cap: Glassnode标志显示一个小写的白色字母g，位于纯黑色背景的中央。

Glassnode 已成为宏观级链上分析的基石，其许多最复杂的数据依赖于机器学习。机器学习嵌入在诸如实体调整供应、钱包细分、长期持有者分析、群体行为指标和流动性结构建模等功能中。

Glassnode的机器学习模型使用概率启发式方法来确定哪些地址属于同一实体，以及钱包组在市场周期中的行为。这使得平台能够生成先进的指标，例如长期持有者之间的供应集中度、不同群体之间的流动性迁移或对宏观事件的反应。

Glassnode专注于长期行为模式。机器学习在实时警报中的使用较少，而更多用于结构性洞察——非常适合那些希望理解市场阶段而非日常噪音的分析师。

圣托拉

Alt cap: Sentora徽标展示了一个白色轮廓的半人马拉弓的图案，背景为纯蓝色，后腿附近有注册商标符号。

Sentora 结合链上、链下和市场数据，通过多种基于机器学习的指标进行分析。该平台运行机器学习分类模型、情感分析引擎、聚类算法和预测系统，以生成超出原始区块链指标的洞察。

它的工具涵盖从鲸鱼积累到方向性价格信号、流动性行为、社交情绪、订单簿流动和资本轮换指标的所有内容。Sentora 的机器学习模型跨多个数据领域工作，使其成为少数几个分析师可以同时评估区块链活动、交易所深度和市场心理的平台之一。

通过Sentora的整体方法，机器学习信号并不是孤立的——它们被整合在一起，呈现出市场的多维视角，为高级用户提供了更丰富的决策背景。

椭圆透镜

Alt cap: 单词 ELLIPTIC 以粗体、大写字母书写，采用块状几何字体。字母填充为白色，边缘为黑色，呈现出三维效果。

Elliptic专注于风险评分和合规性，其机器学习基础设施反映了这一使命。Elliptic Lens使用基于机器学习的异常检测和经过监督的分类系统，这些系统基于涉及非法金融模式的专有数据集进行训练。

其模型识别高风险钱包，分类交易集群，并标记可能指示欺诈、骗局或洗钱活动的异常流动。因为 Elliptic 直接与金融机构和监管机构合作，所以其机器学习系统经过高精度和可解释性的调优。

主要因素是其专有数据的广度，机器学习模型使用这些数据作为训练材料。对于调查跨链黑客攻击、欺诈或可疑活动的分析师来说，Elliptic 提供了清晰、可靠、符合监管标准的情报。

TRM 实验室

Alt cap: 左侧有一个圆形网络图的标志，中央点通过线连接到较小的点，旁边是白色背景上的粗体字母TRM

TRM Labs专注于跨链智能，并使用机器学习模型来检测洗钱类型、重建多链交易路径以及识别生态系统之间的协调活动。

其机器学习系统在跨多个网络链接钱包方面表现出色——随着资金越来越多地通过桥梁、Layer-2扩展和隐私增强工具流动，这已成为一种必要性。TRM的聚类模型还识别出不寻常的资金流动结构和通常用于掩盖资产来源的多跳路由。

虽然许多平台在单一链上表现出色，但TRM是分析在多个网络中流动的资本的最强工具之一。

足迹分析

Alt cap: Footprint Analytics的标志，左侧是五彩重叠的脚形状形成的圆形图案，右侧是粗体紫色字母的Footprint Analytics。

Footprint Analytics主要利用机器学习来解决加密领域中最棘手的问题之一：数据清洁性。链上数据 notoriously 是杂乱无章的——地址重复，合约交互模糊，不同区块链的数据结构各不相同。

Footprint的机器学习模型自动清理、规范化和标准化来自多个生态系统的原始区块链数据。它们解析实体关系，去重钱包，分类合约活动，并将数据结构化为用户可以查询的仪表板，无需担心不准确性。

对于构建复杂仪表板或比较生态系统的高级分析师，Footprint 的基于机器学习的标准化确保了基础数据的可信性——这是高水平研究的关键要求。

Moralis ML洞察 / ML增强数据流

Alt cap: Moralis标志显示一个在白色背景上呈现蓝色、紫色和粉红色渐变的心形图案，具有流畅的曲线和现代、简约的设计。

Moralis专注于直接向开发者提供机器学习智能，使得在应用程序、机器人、仪表板或自动化系统中集成链上机器学习洞察成为可能。

它的机器学习模型实时分类钱包行为，标记合约事件，并通过行为信号增强区块链数据流。这为开发者提供了强大的方式来创建交易机器人、分析仪表板、通知系统和依赖实时机器学习解释的自动化工作流。

Moralis 的突出之处在于它将机器学习分析与开发者的务实精神相结合。它并不是提供仪表盘，而是提供可以直接集成到产品中的机器学习增强数据流。

Dune + 社区机器学习管道

Alt Cap：Dune 标志，在浅色背景上以粗体黑色文字“Dune”字(bottom right)对角线分成橙色(top left)和深蓝色的圆圈。

虽然Dune本身不是一个机器学习平台，但其灵活的数据环境使其成为构建自己机器学习管道的分析师的最爱。高级用户常常将Dune查询结果导出到Python或机器学习环境，运行聚类或预测模型，然后将结果反馈到Dune仪表板中。

社区驱动的机器学习扩展——脚本、模型和笔记本——现在可以分类合约交互，标记钱包行为，甚至预测活动趋势。这种DIY-ML工作流程使得Dune独特而灵活：用户可以为小众生态系统、新兴代币或实验性重的DeFi协议创建极其专业化的机器学习分析。

对于高级用户来说，Dune 提供了最丰富的沙盒，用于定制的链上机器学习分析。