論文の概要: Machine Learning for Blockchain Data Analysis: Progress and Opportunities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18251v1
- Date: Sun, 28 Apr 2024 17:18:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-30 15:25:56.912182
- Title: Machine Learning for Blockchain Data Analysis: Progress and Opportunities
- Title（参考訳）: ブロックチェーンデータ分析のための機械学習 - 進歩と機会
- Authors: Poupak Azad, Cuneyt Gurcan Akcora, Arijit Khan,
- Abstract要約: ブロックチェーンデータセットは、例えば、人間のユーザ、自律的なプログラム、スマートコントラクトなど、現実世界のエンティティ間でのインタラクションの複数のレイヤを含んでいる。
これらのユニークな特徴は、ブロックチェーンデータ上での機械学習の機会と課題の両方を示している。
本稿は、研究者、実践者、政策立案者のための総合的な資源として機能し、このダイナミックで変革的な分野をナビゲートするためのロードマップを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.07520594836878
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Blockchain technology has rapidly emerged to mainstream attention, while its publicly accessible, heterogeneous, massive-volume, and temporal data are reminiscent of the complex dynamics encountered during the last decade of big data. Unlike any prior data source, blockchain datasets encompass multiple layers of interactions across real-world entities, e.g., human users, autonomous programs, and smart contracts. Furthermore, blockchain's integration with cryptocurrencies has introduced financial aspects of unprecedented scale and complexity such as decentralized finance, stablecoins, non-fungible tokens, and central bank digital currencies. These unique characteristics present both opportunities and challenges for machine learning on blockchain data. On one hand, we examine the state-of-the-art solutions, applications, and future directions associated with leveraging machine learning for blockchain data analysis critical for the improvement of blockchain technology such as e-crime detection and trends prediction. On the other hand, we shed light on the pivotal role of blockchain by providing vast datasets and tools that can catalyze the growth of the evolving machine learning ecosystem. This paper serves as a comprehensive resource for researchers, practitioners, and policymakers, offering a roadmap for navigating this dynamic and transformative field.
- Abstract（参考訳）: ブロックチェーン技術は急速に主流になってきたが、その公開されやすく、異質で、大量で、時間的なデータは、ビッグデータの過去10年間に遭遇した複雑なダイナミクスを思い起こさせるものだ。
従来のデータソースとは異なり、ブロックチェーンデータセットには、現実世界のエンティティ、例えば、人間のユーザ、自律的なプログラム、スマートコントラクトなど、複数のレイヤのインタラクションが含まれている。
さらに、ブロックチェーンと暗号通貨の統合は、分散金融、安定コイン、非偽造トークン、中央銀行のデジタル通貨など、前例のない規模と複雑さの財務的側面を導入している。
これらのユニークな特徴は、ブロックチェーンデータ上での機械学習の機会と課題の両方を示している。
一方、E-crime検出やトレンド予測といったブロックチェーン技術の改善に不可欠なブロックチェーンデータ分析に機械学習を活用する上で、最先端のソリューション、アプリケーション、今後の方向性について検討する。
一方、進化する機械学習エコシステムの成長を触媒する巨大なデータセットとツールを提供することで、ブロックチェーンの重要役割を浮き彫りにしました。
本稿は、研究者、実践者、政策立案者のための総合的な資源として機能し、このダイナミックで変革的な分野をナビゲートするためのロードマップを提供する。
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