ORBITAAL: A Temporal Graph Dataset of Bitcoin Entity-Entity Transactions

研究比特币（BTC）交易是经济学和网络科学领域感兴趣的问题。虽然这种加密货币基于分散的系统，使交易细节自由可访问，但由于比特币协议的特殊性和数据丰富性，使原始区块链数据可分析并不直接。为了满足获取可访问数据集的需求，我们提出了ORBITAAL，这是第一个基于时间图形式的全面数据集。该数据集涵盖了2009年1月至2021年1月的所有比特币交易。ORBITAAL提供了实体-实体交易网络的时间图表示，快照和流图。每个交易价值以比特币和美元为基础的每日转换率给出。此数据集还提供了有关实体的详细信息，例如它们的全球BTC余额和相关公共地址。

论文旨在提供一个基于时间图形式的全面数据集，以解决比特币交易数据分析的挑战。研究者试图通过开发这个数据集来促进经济和网络科学领域的研究。

ORBITAAL数据集提供了比特币实体之间交易网络的时间图表达，以及快照和流图。数据集还提供了有关实体的详细信息，例如它们的全球BTC余额和相关公共地址。这个数据集的关键思路是将比特币交易数据转化为易于分析的时间图形式。

论文提供了一个全面的比特币交易数据集，覆盖了2009年1月至2021年1月的所有交易。数据集还提供了有关实体的详细信息，例如它们的全球BTC余额和相关公共地址。作者还提供了数据集的快照和流图版本，并提供了每日转换率下比特币和美元之间的交易价值。这个数据集可以促进经济和网络科学领域的研究。

最近的研究集中在比特币交易数据的分析和可视化方面。例如，一些研究关注比特币价格的预测，而其他研究则关注比特币交易的网络分析。相关的论文包括“基于深度学习的比特币价格预测”和“比特币交易网络的拓扑分析”。