1.一种基于知识图谱的虚拟货币地址画像构建方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：运行比特币节点客户端，同步比特币交易区块数据D1；

步骤2：将比特币交易区块数据D1导入neo4j图关系数据库中形成图关系数据G1；

步骤3：根据所获数据G1基于知识图谱的相关知识获取比特币地址数据之间的属性，属性包括交易次数、地址交易转入转出数据、地址财富状况、地址圈、地址安全性、洗钱指数、异常值；

步骤4：利用地址交易转入转出数据分析地址财富状况，根据交易次数确定是否为特殊地址，并根据地址交易状况获取地址圈，利用已有交易数据分析得出地址财富值，并分析得出洗钱指数，建立分析规则构建比特币地址画像A1；

步骤5：利用可视化分析技术优化地址画像显示。

2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的虚拟货币地址画像构建方法，其特征在于，所述步骤2的具体方法为：步骤2.1：读取本地区块数据blk.dat文件；

步骤2.2：利用Cypher查询将blk.dat中的数据导入到neo4j图关系数据库中形成图关系数据G1。

3.根据权利要求1所述的基于知识图谱的虚拟货币地址画像构建方法，其特征在于，所述比特币地址数据及地址的属性之间形成定点和边的拓扑关系，所有的地址及其属性之间构成知识图谱。

4.根据权利要求1所述的基于知识图谱的虚拟货币地址画像构建方法，其特征在于，所述步骤4的具体方法为：步骤4.1：获取交易数据中各地址的转入数据I1＝{I1，I2，...，In}及转出数据O1＝{O1，O2，...，On}；

步骤4.2：通过转入数据I1分析得出地址财富状况收入状况，对于转入数据中的每条数据Ii，如果Ii.vin.address存在，则记为vini总收入情况vinI＝＝{vin1，vin2，...，vinn}，否则判断下一条数据；

步骤4.3：通过转出数据O1分析得出地址财富状况支出状况，对于数据中的每条数据Oi，如果Oi.vout.address存在，则记为vouti总支出情况voutI＝＝{vout1，vout2，...，voutn}，否则判断下一条数据；

步骤4.4：根据已经获得的收入支出数据获取本条地址的财富值

步骤4.5：通过转入转出数据I1、O1分析得出地址收入交易数CI＝count(I1)、支出交易次数CO＝count(O1)及总交易次数CA＝CI+CO；

步骤4.6：通过转入转出数据I1、O1及财富状况vin，vout分析得出比特币地址数据地址圈C1：对于交易数据I1、O1，判断每条数据：首先对于转入数据进行判断，令本条交易地址为address1，同时令address2＝Ii.vin.address，若不存在address2，则判断下一条交易数据；若存在address2，则判断address2的交易金额Ii.vin.value，若交易金额Ii.vin.value大于0且小于1，则利用address2与address1的交易数据I1、O1转入步骤4.7求得两交易地址之间的交易次数TGi，并判断TGi是否大于等于2，若TGi大于等于2，将address2添加到CIa中；

若TGi小于2，地址数据address2不添加至CIa；若交易金额Ii.vin.value大于等于1，则将address2添加到CIa中；同理可得出COa，最终可得出该地址的地址圈C1＝{CIa，COa}；

步骤4.7：判断两地址address1与address2之间的交易次数，循环判断地址address1交易数据中的Ii.vin.address是否等于address2，如果相等TGi增1，判断address1交易数据中的Oi.vout.address是否等于address2，如果相等TCo增1，返回TC＝TGi+TCo；

步骤4.8：根据财富值R1、交易次数CA分析得出洗钱指数X：

步骤4.9：根据上述步骤得出当前地址的画像特征值，最终获得各个画像特征值A1，所述当前地址的画像特征为Aj＝{I1，O1，vinI、voutI、R1、CI、CO、CA、C1、X}，A1＝{A0、A1、…、An}，j大于等于0小于等于n。

5.根据权利要求1所述的基于知识图谱的虚拟货币地址画像构建方法，其特征在于，所述步骤5的具体方法为：步骤5.1：建立优化显示图形界面；

步骤5.2：根据地址画像数据利用联系图分析显示地址画像；

步骤5.3：构建安全性监测界面显示异常情况。

6.一种基于知识图谱的虚拟货币地址画像构建装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被加载至处理器时执行权利要求1‑5任一项所述的基于知识图谱的虚拟货币地址画像构建方法的步骤。