論文の概要: A New High-Performance Approach to Approximate Pattern-Matching for Plagiarism Detection in Blockchain-Based Non-Fungible Tokens (NFTs)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.14492v1
• Date: Sat, 28 May 2022 17:53:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-04 18:48:03.932367
• Title: A New High-Performance Approach to Approximate Pattern-Matching for Plagiarism Detection in Blockchain-Based Non-Fungible Tokens (NFTs)
• Title（参考訳）: ブロックチェーンベース非ファンジブルトークン(NFT)におけるプラジャリズム検出のための近似パターンマッチングのための新しい高性能手法
• Authors: Ciprian Pungila, Darius Galis, Viorel Negru
• Abstract要約: NDFAに基づく手法を用いて, プラジャリズム検出のためのパターンマッチングを高速かつ革新的に行う手法を提案する。 ブロックチェーンベースのNFT(Non-fungible tokens)という文脈で、私たちのアプローチの利点を概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We are presenting a fast and innovative approach to performing approximate pattern-matching for plagiarism detection, using an NDFA-based approach that significantly enhances performance compared to other existing similarity measures. We outline the advantages of our approach in the context of blockchain-based non-fungible tokens (NFTs). We present, formalize, discuss and test our proposed approach in several real-world scenarios and with different similarity measures commonly used in plagiarism detection, and observe significant throughput enhancements throughout the entire spectrum of tests, with little to no compromises on the accuracy of the detection process overall. We conclude that our approach is suitable and adequate to perform approximate pattern-matching for plagiarism detection, and outline research directions for future improvements.
• Abstract（参考訳）: 我々は,NDFAに基づく手法を用いて,従来の類似度と比べ,性能を著しく向上させる,近似パターンマッチングを高速かつ革新的な手法を提案する。 ブロックチェーンベースのNFT(Non-fungible tokens)のコンテキストにおいて、私たちのアプローチの利点を概説する。 提案手法を,複数の実世界のシナリオで提示し,議論し,検証し,比較する。また,盗作検出によく用いられる類似性尺度を用いて,検出プロセス全体の精度にほとんど妥協なく,テストのスペクトル全体にわたって,大幅なスループット向上を観察する。 本手法は, プラジャリズム検出のためのパターンマッチングに適しており, 今後の改善に向けた研究の方向性を概説する。

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