IcoRating：一种用于ICO骗局识别的深度学习系统
计算与语言
2018-03-13 v1
摘要
加密货币（或数字代币、数字货币，如 BTC、ETH、XRP、NEO）在公众中的使用、价值认知和理解上迅速普及，为投资者带来了惊人利润。与其他货币和银行系统不同，大多数数字代币不需要中央机构。去中心化给信用评级带来了重大挑战。目前大多数ICO不受政府监管，这使得为ICO项目建立可靠的信用评级系统必要且紧迫。本文介绍了 IcoRating，首个基于学习的加密货币评级系统。我们利用自然语言处理技术分析迄今2,251种数字货币的各方面，如白皮书内容、创始团队、Github 代码库、网站等。监督学习模型用于将加密货币的生命周期和价格变化与这些特征相关联。在最佳设置下，所提系统能以0.83的准确率识别骗局ICO项目。我们希望这项工作能帮助投资者识别骗局ICO，并吸引更多力量自动评估和分析ICO项目。
引用
@article{arxiv.1803.03670,
title = {IcoRating: A Deep-Learning System for Scam ICO Identification},
author = {Shuqing Bian and Zhenpeng Deng and Fei Li and Will Monroe and Peng Shi and Zijun Sun and Wei Wu and Sikuang Wang and William Yang Wang and Arianna Yuan and Tianwei Zhang and Jiwei Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.03670},
year = {2018}
}