用于区块链数据分析的机器学习：进展与机遇

《Distributed Ledger Technologies: Research and Practice》：Machine Learning for Blockchain Data Analysis: Progress and Opportunities

区块链数据具有多实体交互、金融复杂性及海量时序特征，机器学习在犯罪检测、趋势预测等场景中展现应用潜力，同时为区块链提供工具与数据支撑其生态发展。

　　

摘要

区块链技术迅速成为人们关注的焦点。与此同时，其公开可访问、异构性强、数据量庞大且具有时间序列特征的特性，让人联想到过去十年大数据领域所面临的复杂挑战。与以往任何数据源不同，区块链数据集涵盖了现实世界中多种实体（如人类用户、自主程序和智能合约）之间的多层交互。此外，区块链与加密货币的结合引入了前所未有的金融要素，例如去中心化金融、稳定币、非同质化代币以及中央银行数字货币等。这些独特特性为基于区块链数据的学习带来了机遇与挑战。

一方面，我们探讨了利用机器学习进行区块链数据分析的最新解决方案、应用及未来发展方向，这些对于提升区块链技术至关重要，例如打击电子犯罪和预测发展趋势。另一方面，我们通过提供庞大的数据集和工具，凸显了区块链的关键作用，这些工具能够推动不断发展的机器学习生态系统的进步。本文是研究人员、从业者和政策制定者的综合性参考资源，为他们指明了在这个充满变革的领域中前进的方向。