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  1. 研究報告
  2. アルゴリズム(AL)
  3. 2023
  4. 2023-AL-195

NFT取引履歴グラフに基づく特徴量抽出とクラスター分析

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/228949
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/228949
fc68a7bb-94ec-42a6-82fc-e8b0e6e1519d
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-AL23195029.pdf IPSJ-AL23195029.pdf (1.5 MB)
Copyright (c) 2023 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
AL:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2023-11-09
タイトル
タイトル NFT取引履歴グラフに基づく特徴量抽出とクラスター分析
タイトル
言語 en
タイトル Graph-based Feature Extraction and Clustering for NFT Transaction Data
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
琉球大学大学院理工学研究科
著者所属
沖縄大学
著者所属
琉球大学大学院理工学研究科
著者所属(英)
en
Graduate School of Engineering and Science, University of the Ryukyus
著者所属(英)
en
Dept. of Law, Economics and Management, Okinawa University
著者所属(英)
en
Graduate School of Engineering and Science, University of the Ryukyus
著者名 中井, 奎太朗

× 中井, 奎太朗

中井, 奎太朗

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金城, 秀樹

× 金城, 秀樹

金城, 秀樹

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名嘉村, 盛和

× 名嘉村, 盛和

名嘉村, 盛和

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著者名(英) Keitaro, Nakai

× Keitaro, Nakai

en Keitaro, Nakai

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Hideki, Kinjo

× Hideki, Kinjo

en Hideki, Kinjo

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Morikazu, Nakamura

× Morikazu, Nakamura

en Morikazu, Nakamura

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本稿では,NFT トランザクションの履歴データをもとに,アセットごとのトランザクショングラフの構築と特徴量の抽出法及びクラスタ解析について述べる.この方法は,単一のグラフ内の頂点を対象とするのではなく,トランザクショングラフ全体を特徴量として多数のアセットのグラフをクラスタリングするものである.この手法により,アセットのトランザクション履歴の特徴の把握が可能となり,NFT マーケットプレースやデジタル資産の評価等に資することが期待できる.評価実験では既存のNFT マーケットプレースで売買されているデジタルアートのトランザクションデータに対する計算結果を示す.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 In this paper, we present the construction of transaction graphs for individual assets based on NFT transaction historical data, as well as the methodology for feature extraction and cluster analysis. Rather than focusing on individual vertices within a single graph, this approach involves clustering the entire transaction graph as a feature across multiple asset graphs. Through this method, it becomes possible to capture the characteristics of an asset’s transaction history, which is anticipated to provide valuable insights for evaluations in NFT marketplaces and other digital assets. In our empirical analysis, we provide computational results using transaction data of digital art traded in prevailing NFT marketplaces.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN1009593X
書誌情報 研究報告アルゴリズム(AL)

巻 2023-AL-195, 号 29, p. 1-6, 発行日 2023-11-09
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8566
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 11:39:43.031413
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