大语言模型用于加密货币交易分析：一项 Bitcoin 案例研究

研究将 LLM 应用于真实加密货币交易图，以 Bitcoin 为案例，提出三层评估框架及 LLM4TG 图表示格式与 CETraS 采样算法，显著降低 token 需求。实验显示节点级基础信息识别准确率超 98.50%，有效特征获取比例达 95.00%，分类任务 top-3 准确率在少量标注数据下达 72.43% 并附带解释。