論文の概要: Benchmarking GNNs Using Lightning Network Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07916v1
• Date: Fri, 5 Jul 2024 20:35:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-12 21:58:43.562332
• Title: Benchmarking GNNs Using Lightning Network Data
• Title（参考訳）: 雷ネットワークデータを用いたGNNのベンチマーク
• Authors: Rainer Feichtinger, Florian Grötschla, Lioba Heimbach, Roger Wattenhofer,
• Abstract要約: Bitcoin Lightning Networkは、高速で安価なBitcoinトランザクションを容易にするために設計されたレイヤ2プロトコルである。 我々は、Lightning Networkのグラフ構造を分析し、機械学習を用いてノード特性間の統計的関係について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.204489886284534
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Bitcoin Lightning Network is a layer 2 protocol designed to facilitate fast and inexpensive Bitcoin transactions. It operates by establishing channels between users, where Bitcoin is locked and transactions are conducted off-chain until the channels are closed, with only the initial and final transactions recorded on the blockchain. Routing transactions through intermediary nodes is crucial for users without direct channels, allowing these routing nodes to collect fees for their services. Nodes announce their channels to the network, forming a graph with channels as edges. In this paper, we analyze the graph structure of the Lightning Network and investigate the statistical relationships between node properties using machine learning, particularly Graph Neural Networks (GNNs). We formulate a series of tasks to explore these relationships and provide benchmarks for GNN architectures, demonstrating how topological and neighbor information enhances performance. Our evaluation of several models reveals the effectiveness of GNNs in these tasks and highlights the insights gained from their application.
• Abstract（参考訳）: Bitcoin Lightning Networkは、高速で安価なBitcoinトランザクションを容易にするために設計されたレイヤ2プロトコルである。 ユーザは、Bitcoinがロックされ、チャネルがクローズされるまでトランザクションをオフチェーンで実行し、最初のトランザクションと最後のトランザクションのみをブロックチェーンに記録する。 中間ノード経由のトランザクションのルーティングは、直接チャネルを持たないユーザにとって重要であり、これらのルーティングノードは、サービスの料金を徴収することができる。 ノードはチャネルをネットワークに発表し、チャネルをエッジとしてグラフを形成する。 本稿では、Lightning Networkのグラフ構造を分析し、機械学習、特にグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いたノード特性間の統計的関係について検討する。 我々は、これらの関係を探索し、GNNアーキテクチャのベンチマークを提供するために一連のタスクを定式化し、トポロジカルな情報と近隣の情報によってパフォーマンスが向上することを示す。 本稿では,これらのタスクにおけるGNNの有効性を明らかにするとともに,アプリケーションから得られる知見を明らかにする。

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