比特币系统中的交易费用估计

在比特币系统中，交易费用是区块链确认的激励机制。一般情况下，手续费更高的交易较可能被包含在下一个矿工挖掘的区块中，而手续费较低或无手续费的交易可能会被延迟或永远不会被处理。然而，交易费用在提交交易时必须指定，而几乎无法随后更改。因此，帮助客户端设置合理的手续费是必不可少的，因为过高的手续费会导致过度支出，而过低的手续费可能延迟确认。本文聚焦于估计新交易的交易费用，以帮助其在给定的预期时间内获得确认。我们指出现有工作存在两个主要缺陷：第一，当前的行业产品基于显式解析模型构建，忽略了不同因素之间复杂的相互作用，这些相互作用可以更好地通过基于机器学习的方法来捕获；第二，所有现有的工作都使用有限的知识进行估计，这阻碍了进一步提高估计质量的潜力。因此，我们提出了一个框架FENN，旨在整合来自广泛来源（包括交易本身、内存池中未确认的交易以及区块链确认环境）的知识，以神经网络模型估计合适的交易费用。最终，我们在真实区块链数据集上进行实验，证明了我们提出的框架在MAPE和RMSE等指标上优于当前最先进的工作。我们框架中的每个变体模型都能在一个区块间隔内完成训练，这表明了我们框架处理比特币区块链中实时交易更新的潜力。