論文の概要: Enhancing Interpretability of Quantum-Assisted Blockchain Clustering via AI Agent-Based Qualitative Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.02068v1
• Date: Mon, 02 Jun 2025 02:15:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 01:42:09.351773
• Title: Enhancing Interpretability of Quantum-Assisted Blockchain Clustering via AI Agent-Based Qualitative Analysis
• Title（参考訳）: AIエージェントによる定性分析による量子アシストブロックチェーンクラスタリングの解釈可能性の向上
• Authors: Yun-Cheng Tsai, Yen-Ku Liu, Samuel Yen-Chi Chen,
• Abstract要約: 本稿では,定量的クラスタリング評価とAIエージェントを用いた定性解釈を組み合わせた2段階分析フレームワークを提案する。 この研究は、量子支援ブロックチェーン分析における解釈可能性のフロンティアを前進させ、将来の自律的なAIオーケストレーションクラスタリングフレームワークの基盤となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.777785884503825
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Blockchain transaction data is inherently high dimensional, noisy, and entangled, posing substantial challenges for traditional clustering algorithms. While quantum enhanced clustering models have demonstrated promising performance gains, their interpretability remains limited, restricting their application in sensitive domains such as financial fraud detection and blockchain governance. To address this gap, we propose a two stage analysis framework that synergistically combines quantitative clustering evaluation with AI Agent assisted qualitative interpretation. In the first stage, we employ classical clustering methods and evaluation metrics including the Silhouette Score, Davies Bouldin Index, and Calinski Harabasz Index to determine the optimal cluster count and baseline partition quality. In the second stage, we integrate an AI Agent to generate human readable, semantic explanations of clustering results, identifying intra cluster characteristics and inter cluster relationships. Our experiments reveal that while fully trained Quantum Neural Networks (QNN) outperform random Quantum Features (QF) in quantitative metrics, the AI Agent further uncovers nuanced differences between these methods, notably exposing the singleton cluster phenomenon in QNN driven models. The consolidated insights from both stages consistently endorse the three cluster configuration, demonstrating the practical value of our hybrid approach. This work advances the interpretability frontier in quantum assisted blockchain analytics and lays the groundwork for future autonomous AI orchestrated clustering frameworks.
• Abstract（参考訳）: ブロックチェーンのトランザクションデータは本質的に高次元、ノイズ、絡み合っており、従来のクラスタリングアルゴリズムには大きな課題があります。 量子強化クラスタリングモデルは、有望なパフォーマンス向上を示す一方で、その解釈可能性には制限があり、金融詐欺検出やブロックチェーンガバナンスといった機密性のあるドメインでのアプリケーションを制限している。 このギャップに対処するために,定量的クラスタリング評価とAIエージェントを用いた定性解釈を相乗的に組み合わせた2段階解析フレームワークを提案する。 第1段階では,Silhouette Score,Davies Bouldin Index,Calinski Harabasz Indexなどの古典的クラスタリング手法と評価指標を用いて,最適なクラスタ数とベースライン分割品質を決定する。 第2段階では、AIエージェントを統合して、クラスタリング結果の可読性、セマンティックな説明を生成し、クラスタ内特性とクラスタ間関係を識別する。 我々の実験によると、完全トレーニングされた量子ニューラルネットワーク(QNN)は、量子量でランダムな量子特徴(QF)より優れているが、AI Agentはさらにこれらの方法の微妙な違いを明らかにし、特にQNN駆動モデルにおけるシングルトンクラスタ現象を明らかにする。 両段階の総合的な洞察は、3つのクラスタ構成を一貫して支持し、私たちのハイブリッドアプローチの実践的価値を示します。 この研究は、量子支援ブロックチェーン分析における解釈可能性のフロンティアを前進させ、将来の自律的なAIオーケストレーションクラスタリングフレームワークの基盤となる。

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