論文の概要: Core-based Trend Detection in Blockchain Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14241v1
• Date: Fri, 24 Mar 2023 19:05:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-28 21:04:49.564060
• Title: Core-based Trend Detection in Blockchain Networks
• Title（参考訳）: ブロックチェーンネットワークにおけるコアベーストレンド検出
• Authors: Jason Zhu, Arijit Khan, Cuneyt Gurcan Akcora
• Abstract要約: InnerCore"は、ブロックチェーンベースのネットワークで重要なアクターを特定するためのスケーラブルなアプローチである。 InnerCore(インナーコア)は,大規模時間グラフ解析に適した計算効率の高い教師なしの手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.911509486325025
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Blockchains are now significantly easing trade finance, with billions of dollars worth of assets being transacted daily. However, analyzing these networks remains challenging due to the large size and complexity of the data. We introduce a scalable approach called "InnerCore" for identifying key actors in blockchain-based networks and providing a sentiment indicator for the networks using data depth-based core decomposition and centered-motif discovery. InnerCore is a computationally efficient, unsupervised approach suitable for analyzing large temporal graphs. We demonstrate its effectiveness through case studies on the recent collapse of LunaTerra and the Proof-of-Stake (PoS) switch of Ethereum, using external ground truth collected by a leading blockchain analysis company. Our experiments show that InnerCore can match the qualified analysis accurately without human involvement, automating blockchain analysis and its trend detection in a scalable manner.
• Abstract（参考訳）: ブロックチェーンは今や貿易金融を著しく緩和しており、毎日数十億ドル相当の資産が取引されている。 しかし、データのサイズと複雑さのため、これらのネットワークの分析は依然として困難である。 InnerCore”と呼ばれるスケーラブルなアプローチを導入し、ブロックチェーンベースのネットワークにおけるキーアクターを特定し、データ深度ベースのコア分解とセンタ付きモチーフディスカバリを使用して、ネットワークに対するインセンティブインジケータを提供する。 インナーコア(innercore)は、大規模な時間グラフの解析に適した計算効率と教師なしのアプローチである。 我々は,LunaTerraの最近の崩壊とEthereumのProof-of-Stake(PoS)スイッチのケーススタディを通じて,主要なブロックチェーン分析会社によって収集された外的根拠を用いて,その効果を実証する。 ブロックチェーン分析の自動化とトレンド検出をスケーラブルな方法で行うことにより,InnerCoreは人間の関与なしに,適切な分析を正確に行うことができることを示す。

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