对手方分散度的含义
每一笔链上流转都会关联到对手方钱包，对手方因子关注的就是这些钱包之间的结构关系。分散度衡量一个账户的对手方数量与集中程度：对手方少且固定，说明流转关系清晰；对手方多且分散，说明账户与大量不同钱包发生交互。分散度本身并不代表风险，但结合其他维度观察时，异常的分散模式往往能揭示潜在的结构性特征。
关联簇的构建
链上地址之间存在天然的流转关系网络，模型通过图算法把相互频繁流转的钱包聚类成关联簇。关联簇深度描述了当前账户在簇中的位置与连接强度，例如是否与簇内核心钱包直接相连、是否横跨多个独立簇。深度越大的地址，其行为影响范围越广，一旦出现异常，扩散的路径也更多，因此关联簇深度是评估风险传导的重要参考。
异常关系模式的识别
常见的异常关系模式包括：对手方高度集中且频繁往返流转、短期内新增大量陌生对手方、以及与已知高风险簇产生直接连接。模型会把这些模式转化为对手方因子的评分信号。识别过程依赖链上公开数据与图计算能力，所有关系都可以追溯到具体的链上流转记录，保证评分依据透明可查。
对手方因子的价值
对手方因子把单笔流转放到网络结构中评估，让评分不再局限于账户自身的行为特征。两个单看都正常的账户，如果它们的流转关系呈现异常结构，同样可能触发高分提示。理解对手方因子的作用，有助于用户从网络视角理解链上数据，认识数字货币生态中账户之间相互影响的关系，从而建立更立体的安全认知框架。