主讲嘉宾：颜嘉麒教授（南京大学信息管理学院）

讲座题目： 去中心化金融交易意图分类与识别

时  间:  2025年05月23日下午14:00

地  点:  博学楼601

主讲嘉宾简介

颜嘉麒，南京大学信息管理学院教授，博士生导师，信息管理科学系主任，区块链实验室主任。他获得中国科学技术大学管理学学士学位、经济法学双学士学位、管理科学与工程博士学位，香港城市大学资讯系统博士学位。曾任香港城市大学资讯系统系博士后、瑞士苏黎世大学信息系高级研究学者与加拿大多伦多大学信息学院访问学者。他的研究涵盖区块链信息系统、数字货币、金融科技和数据分析等领域，主持多个区块链与数据货币相关的国家自然科学基金项目与教育部基金项目，在I&M、DSS、IPM、ACM Trans、IEEE Trans、WWW、ICIS等国际期刊与会议上发表了50余篇论文，讲授的《区块链与创新思维》入选国家一流本科课程，《数据思维》入选江苏省首批一流本科课程。

摘 要：去中心化金融（DeFi）生态的多元化发展与用户交易复杂性的激增，使解析用户交易意图成为保障区块链安全、优化产品及监管合规的核心挑战。传统机器学习方法因依赖特征工程、泛化能力不足及缺乏系统性意图分类体系，难以应对多层合约嵌套调用与动态协议演化的复杂场景。为此，本研究基于扎根理论，通过访谈与社区数据分析构建了首个涵盖“投资盈利”“风险控制”“生态治理”三维度的DeFi意图分类体系，并创新提出交易意图挖掘（TIM）框架。TIM 利用基于扎根理论构建的DeFi意图分类学和多智能体大型语言模型（LLM）系统，以稳健地推断用户意图。元级规划者动态协调领域专家，将多视角特定意图分析分解为可解决的子任务。问题解决者使用多模态链上/链下实时数据处理这些任务。而认知评估器则减轻了LLM的幻觉，并确保可验证性。而认知评估器则减轻了LLM的幻觉，并确保可验证性。实验表明，TIM 显著优于机器学习模型、单一LLM和单一代理基线。本研究首次系统性填补了DeFi意图分类理论与复杂意图识别技术的空白，为恶意行为监测、用户推荐与产品设计提供了理论与技术支撑。  

主办单位：管理科学与信息管理系

诚邀全院师生参加！