단순한 규칙 기반의 사전 프로파일링과 정교한 군집분석을 결합한 하이브리드 방법론을 제안하여, 사용자 세분화의 정확도와 해석력을 동시에 높이는 혁신적인 접근법을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 최고의 머신러닝 모델은 순수한 데이터의 힘만으로 만들어지는 것이 아니라, 인간의 도메인 지식과 기계의 계산 능력이 결합될…
개인의 금융 거래 데이터를 K-평균 군집분석하여 소비 패턴 기반의 사용자 프로필을 생성하는 연구로, WEB3 온체인 거래 데이터 분석을 위한 완벽한 청사진을 제공한다. 논문 요약 연구 배경 한 사람의 신용카드 내역서는 그의 자서전과 같다. 데이터 과학은 그 자서전을 해석하여 그의 라이프스타일을…
소수의 알려진 전문가 지갑(레이블 데이터)을 ‘씨앗’으로 삼아, 전체 이더리움 네트워크에서 이들과 유사한 행동 패턴을 보이는 지갑들을 찾아내는 반지도 학습(Semi-supervised Learning) 방법론을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 온체인 데이터 분석은 엄청난 잠재력을 가졌지만, ‘레이블(Label)의 부재’라는 고질적인 문제에 직면해 있다. 수억 개의…
블록체인 데이터 분석에 머신러닝을 적용한 최신 연구 동향을 총망라한 서베이 논문으로, 사기 탐지, 시장 예측, 그리고 사용자 프로파일링과 같은 핵심 응용 분야의 성과와 미래 기회를 조망한다. 논문 요약 연구 배경 블록체인 기술은 전 세계에 분산된, 투명하고 위변조가 불가능한 거대한 데이터…
블록체인의 투명성이 야기할 수 있는 프라이버시 침해 문제에 대응하여, 계층적인 스마트 컨트랙트 설계를 통해 데이터 접근 권한을 제어함으로써 사용자 프로파일링을 원천적으로 방지하는 기술적 해법을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 블록체인의 완전한 투명성은 데이터 분석을 통한 사용자 프로파일링이라는 프라이버시 문제를 필연적으로…