論文の概要: Bubble or Not: Measurements, Analyses, and Findings on the Ethereum
ERC721 and ERC1155 Non-fungible Token Ecosystem
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.01991v1
- Date: Thu, 5 Jan 2023 10:17:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 13:29:20.595946
- Title: Bubble or Not: Measurements, Analyses, and Findings on the Ethereum
ERC721 and ERC1155 Non-fungible Token Ecosystem
- Title(参考訳): バブルの有無:ethereum erc721およびerc1155非フランジブルトークンエコシステムの測定、解析および発見
- Authors: Yixiang Tan, Zhiying Wu, Jieli Liu, Jiajing Wu, Zibin Zheng, Ting Chen
- Abstract要約: NFTの時価総額は2021年に215億米ドルに達した。
2022年第2四半期のNFT市場の急激な下落は、NFT市場の目に見えるブームに疑問を呈している。
ブロックチェーン全体からデータを収集することにより、NFT生成グラフ、NFT転送グラフ、NFTホールドグラフという3つのグラフを構築し、NFTトレーダーを特徴付ける。
我々は,NFTの活性度と値の定量化のための新しい指標を提案し,インジケータとグラフ解析を組み合わせてバブルNFTを見つけるアルゴリズムを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 22.010657813215413
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The non-fungible token (NFT) is an emergent type of cryptocurrency that has
garnered extensive attention since its inception. The uniqueness,
indivisibility and humanistic value of NFTs are the key characteristics that
distinguish them from traditional tokens. The market capitalization of NFT
reached 21.5 billion USD in 2021, almost 200 times of all previous
transactions. However, the subsequent rapid decline in NFT market fever in the
second quarter of 2022 casts doubts on the ostensible boom in the NFT market.
To date, there has been no comprehensive and systematic study of the NFT trade
market or of the NFT bubble and hype phenomenon. To fill this gap, we conduct
an in-depth investigation of the whole Ethereum ERC721 and ERC1155 NFT
ecosystem via graph analysis and apply several metrics to measure the
characteristics of NFTs. By collecting data from the whole blockchain, we
construct three graphs, namely NFT create graph, NFT transfer graph, and NFT
hold graph, to characterize the NFT traders, analyze the characteristics of
NFTs, and discover many observations and insights. Moreover, we propose new
indicators to quantify the activeness and value of NFT and propose an algorithm
that combines indicators and graph analyses to find bubble NFTs. Real-world
cases demonstrate that our indicators and approach can be used to discern
bubble NFTs effectively.
- Abstract(参考訳): 非フランジブルトークン(non-fungible token, nft)は、暗号通貨の登場以来、大きな注目を集めてきた新興型の暗号通貨である。
NFTの独自性、不可分性、人道的価値は、従来のトークンと区別する重要な特徴である。
nftの時価総額は2021年に215億米ドルに達し、これまでの取引の約200倍になった。
しかし、2022年第2四半期のNFT市場の急激な下落は、NFT市場の目に見えるブームに疑問を投げかけている。
これまでのところ、NFT貿易市場やNFTバブルやハイプ現象に関する包括的で体系的な研究は行われていない。
このギャップを埋めるために、グラフ解析によりEthereum ERC721とERC1155 NFTエコシステム全体を詳細に調査し、NFTの特性を測定するためにいくつかの指標を適用した。
ブロックチェーン全体からデータを収集することにより、NFT生成グラフ、NFT転送グラフ、NFTホールドグラフという3つのグラフを構築し、NFTトレーダーを特徴付け、NFTの特性を分析し、多くの観察と洞察を発見する。
さらに,NFTの活性度と値の定量化のための新しい指標を提案し,バブルNFTを見つけるためにインジケータとグラフ解析を組み合わせたアルゴリズムを提案する。
実世界のケースでは,我々の指標とアプローチがバブルNFTを効果的に識別するのに有効であることを示す。
関連論文リスト
- The Dark Side of NFTs: A Large-Scale Empirical Study of Wash Trading [28.20696034160891]
我々は,2,701,883 NFTから8,717,031の転送イベントと3,830,141のセールイベントを分析した。
NFTの3種類の洗剤取引を識別し,識別アルゴリズムを提案する。
また,マーケットプレース設計,収益性,NFTプロジェクト設計,支払トークン,ユーザ行動,NTTエコシステムといった6つの側面からの洞察も提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-19T19:29:24Z) - Learning Profitable NFT Image Diffusions via Multiple Visual-Policy
Guided Reinforcement Learning [69.60868581184366]
NFT画像に対する報酬として,複数ビジュアルポリシーを用いた拡散型生成フレームワークを提案する。
提案するフレームワークは,大規模言語モデル (LLM) と拡散型画像生成装置,および設計による視覚的報酬からなる。
我々のフレームワークは、SOTAのアプローチと比較して、より視覚的に魅力的な要素と高い市場価値を示すNFT画像を生成することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-20T17:59:46Z) - NFTVis: Visual Analysis of NFT Performance [12.491701063977825]
非ファンジブルトークン(英: non-fungible token、NFT)は、ブロックチェーンに格納されるデータユニットである。
現在の希少なモデルは欠陥があり、時には説得力がない。
包括的考察とNFT性能の効率的な分析は困難である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-05T09:02:48Z) - A Survey on Deep Learning based Time Series Analysis with Frequency
Transformation [74.3919960186696]
周波数変換(FT)は、時系列解析における最先端の精度と効率を高めるために、ディープラーニングモデルにますます取り入れられている。
この新興分野における注目の高まりと研究の高まりにもかかわらず、現在、FTを用いたディープラーニングベースの時系列モデルの体系的レビューと詳細な分析が欠如している。
本稿では,FTを用いた深層学習に基づく時系列解析における最近の研究成果を体系的に研究し,要約する総合的なレビューを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-04T14:33:07Z) - Show me your NFT and I tell you how it will perform: Multimodal
representation learning for NFT selling price prediction [2.578242050187029]
非Fungible Tokens(NFT)は、ブロックチェーン技術とスマートコントラクトに基づく、デジタルアートフォーム(アートワークやコレクションブルなど)上のユニークな暗号資産の所有権の行為を表す。
我々は,NFT画像とテキストのコレクション上に,グラフニューラルネットワークモデルとともにトランスフォーマーベースの言語と視覚モデルをトレーニングするために設計された,新しいマルチモーダルディープラーニングフレームワークであるMERLINを提案する。
MERLINの重要な側面は、NFTトレーディングに関心のあるユーザが処理したいプライマリデータのみを利用するため、金融機能に対する独立性である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-03T11:56:38Z) - A Game of NFTs: Characterizing NFT Wash Trading in the Ethereum Blockchain [53.8917088220974]
非Fungible Token(NFT)市場は2021年に爆発的に成長し、2022年1月には月間貿易額が60億ドルに達した。
ウォッシュトレーディングの可能性に関する懸念が浮かび上がっており、あるパーティがNFTを取引してそのボリュームを人為的に膨らませる市場操作の形式である。
洗濯物取引は全NFTコレクションの5.66%に影響し、総生産量は3,406,110,774ドルである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-02T15:03:35Z) - Mitigating Relational Bias on Knowledge Graphs [51.346018842327865]
マルチホップバイアスを同時に緩和し,知識グラフにおけるエンティティとリレーションの近接情報を保存するフレームワークであるFair-KGNNを提案する。
ジェンダー占有とナショナリティ・サリーバイアスを軽減するために,2つの最先端KGNNモデル(RCCNとCompGCN)を組み込んだFair-KGNNの2例を開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-26T05:55:34Z) - The Fungibility of Non-Fungible Tokens: A Quantitative Analysis of
ERC-721 Metadata [9.812718050900918]
NFT(Non-Fungible Tokens)は、最近まで高収益で投機的な市場で取引されてきた。
誤解の出現と市場のダウンタイムの持続は、NFTの価値を疑問視している。
このプロジェクトでは、貴重NFTが持つべき3つの特性について記述する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-29T02:33:31Z) - Probably Something: A Multi-Layer Taxonomy of Non-Fungible Tokens [62.997667081978825]
非Fungible Tokens(NFT)は、メタバースの重要なビルディングブロックとして売り出されつつある。
本研究の目的は,分類学における共通の特徴を同定し,構造化することで,NFTの基本的かつ包括的理解を確立することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-29T18:00:30Z) - Mapping the NFT revolution: market trends, trade networks and visual
features [0.25861007846258416]
Non Fungible Tokens (NFT) は、アート、コレクション、ゲーム内アイテムなどのオブジェクトを表すデジタル資産である。
我々は2017年6月23日から2021年4月27日までの470万NFTの6100万取引に関するデータを分析した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-01T17:25:32Z) - A Sentiment Analysis Approach to the Prediction of Market Volatility [62.997667081978825]
金融ニュースとツイートから抽出された感情とFTSE100の動きの関係を調べました。
ニュース見出しから得られた感情は、市場のリターンを予測するシグナルとして使われる可能性があるが、ボラティリティには当てはまらない。
我々は,新たな情報の到着に応じて,市場の変動を予測するための正確な分類器を開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-10T01:15:48Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。