近日，2024级经济信息管理专业博士生刘奥与导师张艳梅教授、王友卫副教授和宾夕法尼亚州立大学段强教授合作完成的论文“IGT4ETH: An Isotropic Pre-trained Graph Transformer for Ethereum Account Classification”成功入选国际人工智能顶会AAAI 2026（The 40th Annual AAAl Conference on Artificial intelligence）主会议。AAAI 2026将于2026年1月20日至1月27日在新加坡举行，本届会议共录用论文4176篇，录用率为17.6%。

论文聚焦于区块链与人工智能的交叉研究领域，针对以太坊交易图中的账户表征与分类问题，提出了一种新型的预训练图语言模型。论文指出，现有以太坊预训练语言模型普遍存在图结构信息利用不足和嵌入空间各向异性等问题。为此，论文将图结构建模引入到以太坊语言建模任务中，构建了融合结构感知与角色感知嵌入机制的图Transformer框架，从而能够更充分地捕捉交易图中的结构特征；同时，论文还系统地探讨了各向异性缓解方法在图预训练模型中的可行性，并引入关注困难负样本的训练策略，从而提升了模型的账户表征质量。

AAAI会议（AAAI Conference on Artificial Intelligence）是人工智能领域中历史最悠久、涵盖内容最广泛的国际顶级学术会议之一，由国际人工智能促进会（AAAI）主办。该会议被中国计算机学会（CCF）和中国人工智能学会（CAAI）推荐为A类会议。

撰稿：刘奥、张艳梅

审稿：章宁