林裕景 | An Evaluation of Bitcoin Address Classification based on Transaction History Summarization

An Evaluation of Bitcoin Address Classification based on Transaction History Summarization 比特幣是現今最流行的加密貨幣，具備分散性與去中心化的特性。然而，多數透過比特幣進行的犯罪活動不易被察覺，因而產生政府對其的不信任。我們的目標是偵測出比特幣地址的用途，提出交易紀錄摘要方法，使用傳統特徵與時間資訊來分類比特幣地址。我們比較八種監督式機器學習演算法，並發現分類效果最好的是基於梯度提升決策樹的LightGBM。 共筆: https://hackmd.io/@coscup/rJcxx7e4r 講者: 林裕景（Yu-Jing Lin） 在台大資工所的區塊鏈與大數據實驗室攻讀碩士班，過去的研究有：區塊鏈雙花攻擊分析、區塊鏈地址用途分析、強化學習、人臉生成、自然語言虛擬助理等等。現在的研究主軸為applying machine learning for blockchain。 Website elvisyjlin.github.io / Github @elvisyjlin Slide: https://docs.google.com/presentation/d/1d-21cNAJ_44I5spr45UjknplWu4lOn8-C_LdmzgFon0 ===== 加入 Meetup 以得知下次聚會時間地點： http://www.meetup.com/Taipei-Ethereum-Meetup/ slack 討論：https://ethertw.slack.com 。請先從網站取得邀請信： http://bit.ly­/252hNY0 通關密語：decentralized 臉書社團： https://www.facebook.com/groups/443751072484739 歷次講座投影片、程式碼整理： https://github.com/EtherTW/Taipei-Ethereum-Wiki/wiki