ব্লকচেইন ডেটায় মেশিন লার্নিং: সিস্টেম্যাটিক ম্যাপিং স্টাডি বিশ্লেষণ

সূচিপত্র

1.1 ভূমিকা

ব্লকচেইন প্রযুক্তি ডেটা স্বচ্ছতা এবং প্রাপ্যতায় বিপ্লব ঘটিয়েছে, যা মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশনের জন্য অভূতপূর্ব সুযোগ উপস্থাপনকারী বিশাল ডেটাসেট তৈরি করেছে। এই সিস্টেম্যাটিক ম্যাপিং স্টাডি ২০০৮-২০২৩ সময়কালের ১৫৯টি গবেষণাপত্র বিশ্লেষণ করে, বিভিন্ন ডোমেইনে ব্লকচেইন ডেটায় এমএল কীভাবে প্রয়োগ করা হচ্ছে তার একটি ব্যাপক ওভারভিউ প্রদান করে।

1.2 গবেষণা পদ্ধতি

এই গবেষণা পিটারসেন এট আল. (২০১৫) এবং কিচেনহ্যাম ও চার্টার্স (২০০৭) দ্বারা বর্ণিত কঠোর সিস্টেম্যাটিক ম্যাপিং পদ্ধতি অনুসরণ করে। শ্রেণীবিভাগ ফ্রেমওয়ার্কটি চারটি মূল মাত্রা জুড়ে গবেষণাগুলি সংগঠিত করে: ব্যবহারের ক্ষেত্র, ব্লকচেইন প্ল্যাটফর্ম, ডেটা বৈশিষ্ট্য এবং মেশিন লার্নিং টাস্ক।

2. প্রধান ফলাফল

2.1 ব্যবহারের ক্ষেত্র বন্টন

বিশ্লেষণে প্রকাশ পেয়েছে যে অ্যানোমালি ডিটেকশন গবেষণা ল্যান্ডস্কেপে আধিপত্য বিস্তার করে, সমস্ত গবেষণার ৪৯.৭% অ্যাকাউন্ট করে। এর মধ্যে রয়েছে ব্লকচেইন লেনদেনে জালিয়াতি সনাক্তকরণ, নিরাপত্তা হুমকি সনাক্তকরণ এবং সন্দেহজনক প্যাটার্ন শনাক্তকরণ।

2.2 ব্লকচেইন প্ল্যাটফর্ম বিশ্লেষণ

বিটকয়েন সবচেয়ে বেশি অধ্যয়নকৃত ব্লকচেইন প্ল্যাটফর্ম (৪৭.২%) হিসাবে রয়ে গেছে, তারপর ইথেরিয়াম (২৮.৯%) এবং অন্যান্য প্ল্যাটফর্ম। এই ঘনত্ব বিটকয়েনের পরিপক্বতা এবং ব্যাপক লেনদেনের ইতিহাসকে প্রতিফলিত করে।

2.3 ডেটা বৈশিষ্ট্য

৩১.৪% গবেষণা ১,০০০,০০০ ডেটা পয়েন্টের বেশি ডেটাসেট ব্যবহার করেছে, যা ব্লকচেইন এমএল অ্যাপ্লিকেশনের জন্য স্কেলযোগ্যতার প্রয়োজনীয়তা প্রদর্শন করে। ডেটা টাইপের মধ্যে রয়েছে লেনদেন গ্রাফ, টেম্পোরাল সিকোয়েন্স এবং ব্লকচেইন মেটাডেটা থেকে নিষ্কাশিত ফিচার ভেক্টর।

2.4 এমএল মডেল এবং টাস্ক

ক্লাসিফিকেশন টাস্ক ৪৬.৫% নিয়ে এগিয়ে, ক্লাস্টারিং (২২.৬%) এবং রিগ্রেশন (১৮.৯%) অনুসরণ করছে। ডিপ লার্নিং পদ্ধতি, বিশেষ করে গ্রাফ নিউরাল নেটওয়ার্ক (জিএনএন), ব্লকচেইন লেনদেন গ্রাফ বিশ্লেষণের জন্য ক্রমবর্ধমান গ্রহণযোগ্যতা দেখাচ্ছে।

3. প্রযুক্তিগত বাস্তবায়ন

3.1 গাণিতিক ভিত্তি

ব্লকচেইন এমএল অ্যাপ্লিকেশনগুলি প্রায়শই গ্রাফ-ভিত্তিক লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। মৌলিক গ্রাফ কনভোলিউশন অপারেশনটি নিম্নরূপ প্রকাশ করা যেতে পারে:

$H^{(l+1)} = \sigma(\tilde{D}^{-\frac{1}{2}}\tilde{A}\tilde{D}^{-\frac{1}{2}}H^{(l)}W^{(l)})$

যেখানে $\tilde{A} = A + I$ হল স্ব-সংযোগ সহ অ্যাডজাসেন্সি ম্যাট্রিক্স, $\tilde{D}$ হল ডিগ্রি ম্যাট্রিক্স, $H^{(l)}$ লেয়ার $l$ এ নোড ফিচার ধারণ করে, এবং $W^{(l)}$ হল ট্রেনযোগ্য ওয়েট ম্যাট্রিক্স।

3.2 কোড বাস্তবায়ন

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class BlockchainGNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(BlockchainGNN, self).__init__()
        self.conv1 = GCNConv(input_dim, hidden_dim)
        self.conv2 = GCNConv(hidden_dim, output_dim)
        
    def forward(self, data):
        x, edge_index = data.x, data.edge_index
        x = F.relu(self.conv1(x, edge_index))
        x = F.dropout(x, training=self.training)
        x = self.conv2(x, edge_index)
        return F.log_softmax(x, dim=1)

# Example usage for transaction anomaly detection
model = BlockchainGNN(input_dim=64, hidden_dim=32, output_dim=2)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

4. পরীক্ষামূলক ফলাফল

গবেষণাটি বিভিন্ন এমএল পদ্ধতিতে উল্লেখযোগ্য পারফরম্যান্স ভিন্নতা প্রকাশ করে। অ্যানোমালি ডিটেকশন মডেলগুলি গড় ০.৭৮-০.৯২ এফ১-স্কোর অর্জন করেছে, যখন মূল্য ভবিষ্যদ্বাণী মডেলগুলি ৮.৩% থেকে ১৫.৭% পর্যন্ত MAPE (গড় পরম শতাংশ ত্রুটি) দেখিয়েছে। পারফরম্যান্স ব্যাপকভাবে ডেটা গুণমান, ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং এবং মডেল আর্কিটেকচার নির্বাচনের উপর নির্ভর করে।

5. সমালোচনামূলক বিশ্লেষণ

6. ভবিষ্যতের দিকনির্দেশনা

গবেষণাটি চারটি মূল গবেষণা দিক চিহ্নিত করে: ব্লকচেইন ডেটা বৈশিষ্ট্যের জন্য বিশেষভাবে ডিজাইন করা নতুন মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম, ডেটা প্রসেসিং এবং মডেল মূল্যায়নের জন্য স্ট্যান্ডার্ডাইজেশন ফ্রেমওয়ার্ক, এমএল প্রসঙ্গে ব্লকচেইন স্কেলযোগ্যতা সমস্যার সমাধান, এবং ক্রস-চেইন ইন্টারঅ্যাকশন বিশ্লেষণ। উদীয়মান ক্ষেত্রগুলির মধ্যে রয়েছে প্রাইভেট ব্লকচেইন ডেটার জন্য ফেডারেটেড লার্নিং এবং বিকেন্দ্রীভূত ফাইন্যান্স অ্যাপ্লিকেশনের জন্য রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং।

7. তথ্যসূত্র

1. Palaiokrassas, G., Bouraga, S., & Tassiulas, L. (2024). Machine Learning on Blockchain Data: A Systematic Mapping Study. arXiv:2403.17081
2. Petersen, K., Vakkalanka, S., & Kuzniarz, L. (2015). Guidelines for conducting systematic mapping studies in software engineering. Information and Software Technology, 64, 1-18.
3. Zhu, J. Y., et al. (2017). Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks. Proceedings of the IEEE international conference on computer vision.
4. Kipf, T. N., & Welling, M. (2016). Semi-supervised classification with graph convolutional networks. arXiv:1609.02907
5. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A peer-to-peer electronic cash system.