title: The use of artificial intelligence methods in distributed ledger technologies
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Абраамян Сурен Арменович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Abraaman Suren Armenovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Ворошилов Александр Алексеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Vorosilov Aleksandr Alekseevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Корхов Владимир Владиславович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Korhov Vladimir Vladislavovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:24:55Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:24:55Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2020
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 040196
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/26342
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В работе рассматривается задача классификации адресов блокчейна Ethereum по поведению пользователей в сети. Автором произведена оценка пригодности различных алгоритмов машинного обучения для решения поставленной задачи по различным метрикам. Вычислительные эксперименты позволили определить наиболее подходящие для решения задачи методы. Также для полученных моделей были определены степени важности признаков, используемых для классификации.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This paper considers the task of classifying the addresses of the Ethereum blockchain according to user behavior on the network. The author assessed the suitability of various machine learning algorithms for solving the problem in various metrics. Computational experiments made it possible to determine the methods most suitable for solving the problem. Also, feature importance was determined for the obtained models.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Искусственный интеллект
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: технологии распределенных реестров
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: блокчейн
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: классификация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Artificial intelligence
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: distributed ledger technology
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: blockchain
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: classification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: The use of artificial intelligence methods in distributed ledger technologies
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Использование методов искусственного интеллекта в технологиях распределенных реестров
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26342/1/VKR.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 4,46 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Vorosilov.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26342/2/reviewSV_Otzyv_Vorosilov.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 201,45 kB