
 
 
 
 
 
 
 Yazarlar : (1) Limeng Zhang, Swinburne Teknoloji Üniversitesi, Melbourne, Avustralya (limengzhang@swin.edu.au) (2) Rui Zhou Swinburne, Teknoloji Üniversitesi, Melbourne, Avustralya (rzhou@swin.edu.au) (3) Qing Liu, Data61, CSIRO, Hobart, Avustralya (q.liu@data61.csiro.au) (4) Chengfei Liu, Swinburne Teknoloji Üniversitesi, Melbourne, Avustralya (cliu@swin.edu.au) (5) M.Ali Babar, Adelaide Üniversitesi, Adelaide, Avustralya (ali.babar@adelaide.edu.au) : Authors (1) Limeng Zhang, Swinburne Teknoloji Üniversitesi, Melbourne, Avustralya (limengzhang@swin.edu.au) (2) Rui Zhou Swinburne, Teknoloji Üniversitesi, Melbourne, Avustralya (rzhou@swin.edu.au) (3) Qing Liu, Data61, CSIRO, Hobart, Avustralya (q.liu@data61.csiro.au) (4) Chengfei Liu, Swinburne Teknoloji Üniversitesi, Melbourne, Avustralya (cliu@swin.edu.au) (5) M.Ali Babar, Adelaide Üniversitesi, Adelaide, Avustralya (ali.babar@adelaide.edu.au) Masanın sol tarafı Abstract ve 1. Giriş 
 
 
 
 
 
 
 
 
 öncelikleri Problem tanımlaması BTCFlow Hakkında Bitcoin Çekirdek (BCore) Mempool State ve Linear Perceptron Makine Öğrenimi (MSLP) FENN (Neural Network Based Fee Estimation – Nöral Ağı) Deneyler Sonuçlar, Tanımlar ve Referanslar Bitcoin vergilendirme vergilendirme potansiyelinde, işlem aralıkları, blockchain onayları için bir teşvik çerçevesi olarak hizmet vermektedir. Genel olarak, daha yüksek bir ücret ile bir işlem çerçevesi, bir daha düşük bir ücretle veya hiçbir ücretle bir işlem gecikebilir veya hiçbir zaman işlenemeyebilirken, bir sonraki blokta maddi bir ücretin dahil edilmesi muhtemeldir. Bununla birlikte, bir işlemin onaylanması sırasında yeni bir işlem için işlem ücreti belirtilmelidir ve bundan sonra neredeyse değiştirilemez. Bu nedenle, bir müşterinin makul bir ücret ayarlamasına yardımcı olmak için gereklidir. İlk olarak, mevcut çalışmalarda iki önemli dezavantajı tanımlıyoruz. Mevcut endüstri ürünleri açıkça analiz modelleri üzerine inşa edilmiştir, farklı faktörlerin karmaşık etkileşimlerini göz ardı ederek, mak Abstract 1 Giriş Günümüzde kripto paralar hem endüstride hem de akademik alanlarda bir sözcük haline gelmiştir [23, 34, 27] ve en popüler kripto para birimlerinden biri olan Bitcoin'in piyasa kapısı, Kasım 2021'de 1.200 milyar doların üzerinde bir rekor düzeye ulaştı.[1] Blockchain, dağıtılmış bir kitapçık aracılığıyla kripto paraları yönetmek için temel teknikler sağlar. Geleneksel para sistemlerine kıyasla [17, 34, 4], blockchain dağıtılmış kitapçık üç yeni özelliğe sahiptir: merkezleşme, şeffaflık ve değişmezlik. Şu anda, blockchain araştırmasının çoğunluğu, blok zinciri sistemlerinin uygulanmasını destekleyen teknolojilere odaklanır, örneğin konsensüs protokolü [9, 14, 21, 40, 32], sorgu değerlendirmesi [39, 42, 35,], 36 ölçeklenebilirlik geliştir Bu makalede, Bitcoin blockchain sisteminde işlem ücreti tahmini ile ilgili önemli bir konuya odaklanıyoruz. İşlem ücreti, Blockchain'de Bitcoin varlıklarının (bir işlemde kaydedilmiş) transferini tamamlamak için bir teşvik olarak hizmet vermektedir [8, 19, 20, 10]. Genel olarak, daha yüksek bir ücretle yapılan bir işlem daha hızlı işlenebilirken, daha düşük bir ücretle veya hiçbir ücretle yapılan bir işlem uzun süre gecikebilir veya hiçbir zaman işlenmeyebilir. Bununla birlikte, kullanıcının işlem gönderdiğinde bir işlem ücreti belirtmesi gereklidir. Belirtilen ücret çok yüksekse, kullanıcı aşırı harcamaktan muzdarip olacaktır; belirtilen ücret çok düşükse, işlem zamanında onaylanmayabilir. Ne yazık ki, bir kullanıcının ücreti doğru bir şekilde nasıl ayarlanacağı konusunda hiçbir fikri yoktur. Sorunu derinlemesine inceleme Mevcut ücret tahmini araçlarının çoğu, BtcFlow[2], Bitcoin Core[3], statoshi[4], buybitcoinworldwide[5], bitcoinfees[6], vb. gibi endüstri geliştiricileri tarafından Bitcoin yazılımının entegre bileşenleri olarak geliştirilmiştir. Tüm bu stratejiler, daha yüksek işlem ücretleri olan işlemlerin onay sürecinde üstün olduğunu varsayımına dayanmaktadır. BtcFlow, varış oranının onay oranına eşit veya daha düşük olduğu işlemler için asgari işlem ücretini iade eder. Bitcoin Core[3], aynı onaylı blockchain işlemlerinin işlem ücretlerine dayanan ağırlıklı bir işlem ücreti sunar. Bu zaman sonucu Statoshi[4] ve buybitcoinworldwide[5] için de geçerlidir. Bitcoinfees[6], açık kaynaklı olmayan bir API aracılığıyla farklı işlem ücretlerinin onaylanma olasılığını analiz eder Mevcut endüstri araçları ücret tahmini sorunu için öncelikli çözümler sağlamış olsa da, aşağıdaki üç yönde fırsatlar bulunmaktadır. (1) : Endüstri yöntemleri sistematik olarak belgelendirilmemiştir ve akademik olarak yayınlanmamıştır (özgür kaynak araçları için bile), bu nedenle araştırmacılar mevcut yöntemleri geliştirme düşüncesinden bahsetmemek için bunları pek bilmiyorlar. Mevcut yöntemlerin çoğu açık analitik modeller üzerine inşa edilmiştir, yani işlem onayının sabit mekanizmalar tarafından yönlendirildiğini düşünüyorlar, örneğin, daha yüksek ücret BtcFlow'da[2] ve Bitcoin Core'de[3], bloklar BtcFlow'da belirli bir Poisson dağılımından sonra oluşturulur[2], tarihsel onay süresi Bitcoin Core'de gelecekteki onay süresini belirler.[3] Mevcut yöntemler, makine öğrenimi bazlı yöntemlerle daha iyi ele alınabilecek farklı faktörlerin karmaşık etkileşimlerini görmezden geliyorlar. Analitik modellerin içsel özellikleri nedeniyle, tahmin yapmak için çeşitli bilgi kaynaklarını entegre etmek zordur, örneğin, BtcFlow[2] esas olarak mempool'da yeni gönderilen işlemlerin bilgilerini kullanır, Bitcoin Core esas olarak blockchain'de kaydedilen tarihsel işlem ücretlerini dikkate alır. Şaşırtıcı bir şekilde, belirli bir işlemin ayrıntıları yeterince dikkate alınmaz, örneğin, işlem girişleri ve çıkışları, işlem doğrulamasının karmaşıklığına katkıda bulunan iki önemli faktördür. Insufficient disclose of the industry methods to academic community Inferior estimation accuracy: Limited knowledge is utilized: Endüstri ürünlerinin yanı sıra, AI-Shehabi, işlem ücreti ve işlem onay zamanının etkileşimlerini modellemek için bir nöral ağ çerçevesi önerdi. mempool'daki onaylanmamış işlemlerin blockchain'deki gelecek blok sırasını içerdiğini varsayarak, bu işlemleri, işlem ücretlerine göre, bir sanal blok sırasına düzenler. Daha sonra, işlem ücreti, sanal onay zamanı ( sanal blok pozisyonu) ve gerçek onay zamanları arasındaki desenleri çıkarmak için nöral ağları kullanır. İşlem ücreti tahmini sorunu daha da araştırmak için, işlemlere ve bloklara daha fazla ayrıntıyı entegre eden yeni bir çerçeve oluşturuyoruz. çerçevemizde, işlemin kendisinin özelliklerini, mempooldeki onaylanmamış işlemleri ve blockchain onay ortamı, örneğin madencilik oranı, blok kapasitesi vb. olarak dikkate alıyoruz. – Mevcut işlem ücreti tahmini işlerinin prensiplerini ve ayrıntılı tahmini prosedürünü endüstri araçlarından organize edip sistematik olarak belgelendiriyoruz. Transaksiyon onaylaması ile ilgili farklı faktörlerin karmaşık etkileşimlerini yakalamak için bir nöral ağ çerçevesi öneriyoruz.Bu arada, mevcut çalışmalarda kullanılan bilgilerle karşılaştırıldığında, işlemin kendisi, mempooldeki onaylanmamış işlemler ve blockchain onaylama ortamı da dahil olmak üzere daha geniş kaynaklardan gelen bilgiyi birleştirmek için uygun bir işlem ücreti tahmin etmek için. - Önerilen çerçevemizin verimliliğini ve etkinliğini göstermek için ücret tahmini algoritmalarının performansını incelemek için gerçek dünya veritabanları üzerinde kapsamlı deneyler yürütüyoruz. Bu makalenin geri kalanı aşağıdaki şekilde yapılandırılmıştır: Bölüm 2'de blockchain arka plan bilgilerini tanıtıyoruz ve Bölüm 3'te hedef araştırma sorunu tanımlıyoruz. Bölüm 4-6, mevcut ücret tahmini yöntemlerinin avantajlarını ve sınırlamalarını değerlendiriyoruz. Bölüm 7'de, önerilen işlem ücret tahmini çerçevesini sunuyoruz. Aşağıdaki Bölüm 8'de, önerilen çözümün yanı sıra farklı ücret tahmini yöntemlerinin performansını değerlendirmek için deneyler yapıyoruz. 
 
 Bu makale CC0 1.0 UNIVERSAL lisansı altında kullanılabilir. Bu kağıt CC0 1.0 evrensel lisansı. available on arxiv Arşivde kullanılabilir [1] https://www.slickcharts.com/ para birimi 2 ) https://bitcoiner.live/ [ 3 ] https://bitcoin.org/en/bitcoin-core/ [ 4 ] https://statoshi.info/dashboard/db/fee-estimates/ 5 ) https://www.buybitcoinworldwide.com/fee-calculator/ [6 ay önce] https://bitcoinfees.earn.com/

Part of HackerNoon's growing list of open-source research papers, promoting free access to academic material.

Blockchainize.TECH

Transparency unlocked, trust amplified, distributed ledger innovation.

blockchainize's blog

Bu ses hikayenin orijinal dilinde üretilmiştir!

AI, Bitcoin işlemlerinde aşırı ödeme yapmaktan kaçınmanıza nasıl yardımcı olabilir

About Author

YORUMLAR

ETİKETLERİ ASIN

BU YAZI

Related Stories

Dijital Göçebeler Dinleyin: Tayland'ın Yeni DTV Vizesi Hakkında Bilmeniz Gerekenler

HackerNoon Yazma Yarışmasını mı Kazanmak İstiyorsunuz? İşte #crypto-api Yarışması Kazananlarının Önerileri

Benzersiz Bir Ekosistemi Güçlendiren Bitcoin UTXO Modeli

Kazanmak için Dokun: Telegram, Solana'dan Önce Sonraki 10 Milyar Kripto Kullanıcısına Katılabilir

Dijital Göçebeler Dinleyin: Tayland'ın Yeni DTV Vizesi Hakkında Bilmeniz Gerekenler

HackerNoon Yazma Yarışmasını mı Kazanmak İstiyorsunuz? İşte #crypto-api Yarışması Kazananlarının Önerileri

Benzersiz Bir Ekosistemi Güçlendiren Bitcoin UTXO Modeli

Kazanmak için Dokun: Telegram, Solana'dan Önce Sonraki 10 Milyar Kripto Kullanıcısına Katılabilir

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps