Machine Learning for Blockchain Data Analysis: Progress and Opportunities

区块链技术迅速引起了主流关注，其公开可访问、异构、大容量和时间序列数据让人想起了过去十年的大数据复杂动态。与以往任何数据源不同，区块链数据集涵盖了现实世界实体之间的多层交互，例如人类用户、自主程序和智能合约。此外，区块链与加密货币的整合引入了规模和复杂度前所未有的金融方面，例如去中心化金融、稳定币、非同质化代币和央行数字货币。这些独特的特点为区块链数据上的机器学习提供了机遇和挑战。 一方面，我们检查了与利用机器学习进行区块链数据分析相关的最新解决方案、应用和未来方向，这对于改进区块链技术的电子犯罪检测和趋势预测至关重要。另一方面，我们通过提供大量数据集和工具，阐明了区块链在促进不断发展的机器学习生态系统增长方面的关键作用。本文为研究人员、从业者和政策制定者提供了全面的资源，为在这个充满活力和变革的领域中导航提供了路线图。

探索区块链数据上的机器学习应用，解决电子犯罪检测和趋势预测等问题。

论文提出了基于机器学习的区块链数据分析解决方案，探索了利用区块链数据进行电子犯罪检测和趋势预测的方法。

论文介绍了区块链数据的特点，以及与加密货币相关的金融方面的挑战和机遇。论文提供了一个综合资源，为研究人员、从业者和政策制定者提供了一个导航这个动态和变革的领域的路线图。

最近的相关研究包括：《基于区块链的金融欺诈检测》、《基于深度学习的区块链恶意交易检测》、《区块链技术在金融领域中的应用》等。