近些年来,区块链技术因其去中心化以及不可篡改性等特点而受到关注,因此广泛被应用于金融、医疗等领域。其中比特币作为公有链的代表,近年来其上的交易数据也逐年增长。比特币是一种基于P2P网络的货币交易系统,在比特币系统中,用户通过比特币钱包生成的地址进行交易,并且地址与用户的真实身份信息没有关联。这种匿名性的特征本身会被用于非法交易从而带来危害,因此如何正确识别匿名地址的归属,以及如何分析用户交易行为和联系,是公有链面临的主要问题。针对以上存在的问题,本文提出了一种基于交易网络的公有链用户识别方法,通过对当前比特币地址聚类算法存在的问题进行改进,设计了一种用户识别算法,实现对交易用户的高效识别。在此基础之上我们通过可视化的方式对本文方法的实验结果进行了分析,并分析了交易网络中用户之间的关联。本文设计的公有链用户识别方法主要包括数据收集以及数据预处理、字典树构建以及用户识别算法。我们选取了公有链中最有代表性的应用比特币来进行实验,对比特币中的交易数据进行数据收集、预处理以及用户识别,并且对识别后的结果进行了可视化分析。实验结果验证了本文用户识别方法的正确性和有效性,为公有链交易的监管和分析提供了依据,具有一定的意义和价值。