Live Graph Lab：基于 NFT 的开放、动态、真实交易图
人工智能
2023-10-20 v2
摘要
已有大量研究考察大规模时序图的属性。尽管这些图在真实场景中无处不在，但由于隐私顾虑和技术限制，通常难以获取完整的实时图。本文针对时序图引入 {\it Live Graph Lab} 的概念，其支持来自区块链的开放、动态、真实交易图。其中，非同质化代币（NFT）在过去几年已成为区块链最突出的组成部分之一。凭借超过 400 亿美元市值，这一去中心化生态系统产生了海量、匿名且真实的交易活动，自然形成复杂的交易网络。然而，从时序图分析视角对这种新兴 NFT 生态系统的特性理解有限。为弥补此差距，我们用 NFT 交易网络实例化一个实时图并考察其动态以提供了新的观测与见解。具体而言，通过下载并解析 NFT 交易活动，我们获得了一个包含超 450 万节点和 1.24 亿边的时序图。随后，给出一系列度量以理解 NFT 生态系统的性质。通过与社交、引文和网络进行对比，我们的分析给出了引人入胜的发现并指出未来探索的潜在方向。最后，我们还在该实时图中研究了机器学习模型，以丰富当前数据集并为图领域提供新机遇。源代码与数据集可在 https://livegraphlab.github.io 获取。
引用
@article{arxiv.2310.11709,
title = {Live Graph Lab: Towards Open, Dynamic and Real Transaction Graphs with NFT},
author = {Zhen Zhang and Bingqiao Luo and Shengliang Lu and Bingsheng He},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.11709},
year = {2023}
}
备注
Accepted by NeurIPS 2023, Datasets and Benchmarks Track