Machine Learning for Blockchain Data Analysis: Progress and Opportunities
Notice bibliographique
Résumé
Blockchain technology has rapidly emerged to mainstream attention. At the same time, 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 opportunities and challenges for machine learning on blockchain data. On the 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 improving blockchain technology, such as e-crime detection and trends prediction. On the other hand, we shed light on blockchain’s pivotal role by providing vast datasets and tools that can catalyze the growth of the evolving machine learning ecosystem. This article is a comprehensive resource for researchers, practitioners, and policymakers, offering a roadmap for navigating this dynamic and transformative field.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».