विषय सूची
159 पेपर्स का विश्लेषण
2008-2023 से व्यापक साहित्य समीक्षा
49.7% एनोमली डिटेक्शन
ब्लॉकचेन एमएल अनुप्रयोगों में प्रमुख उपयोग का मामला
47.2% बिटकॉइन फोकस
प्राथमिक अध्ययन किया गया ब्लॉकचेन प्लेटफॉर्म
46.5% वर्गीकरण कार्य
सबसे आम एमएल दृष्टिकोण
1.1 परिचय
ब्लॉकचेन प्रौद्योगिकी ने डेटा पारदर्शिता और उपलब्धता में क्रांति ला दी है, जिससे बड़े पैमाने के डेटासेट उत्पन्न हुए हैं जो मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों के लिए अभूतपूर्व अवसर प्रस्तुत करते हैं। यह व्यवस्थित मानचित्रण अध्ययन 2008-2023 की अवधि के 159 शोध पत्रों का विश्लेषण करता है, जो विभिन्न डोमेन में ब्लॉकचेन डेटा पर एमएल को कैसे लागू किया जा रहा है, इसका एक व्यापक अवलोकन प्रदान करता है।
1.2 शोध कार्यप्रणाली
यह अध्ययन पीटरसन एट अल. (2015) और किचेनहैम एंड चार्टर्स (2007) द्वारा रेखांकित कठोर व्यवस्थित मानचित्रण कार्यप्रणाली का पालन करता है। वर्गीकरण ढांचा चार प्रमुख आयामों में अध्ययनों को व्यवस्थित करता है: उपयोग का मामला, ब्लॉकचेन प्लेटफॉर्म, डेटा विशेषताएँ, और मशीन लर्निंग कार्य।
2. प्रमुख निष्कर्ष
2.1 उपयोग के मामलों का वितरण
विश्लेषण से पता चलता है कि एनोमली डिटेक्शन शोध परिदृश्य पर हावी है, जो सभी अध्ययनों का 49.7% हिस्सा है। इसमें ब्लॉकचेन लेनदेन में धोखाधड़ी का पता लगाना, सुरक्षा खतरे की पहचान, और संदिग्ध पैटर्न पहचान शामिल है।
2.2 ब्लॉकचेन प्लेटफॉर्म विश्लेषण
बिटकॉइन सबसे अधिक अध्ययन किया जाने वाला ब्लॉकचेन प्लेटफॉर्म (47.2%) बना हुआ है, इसके बाद एथेरियम (28.9%) और अन्य प्लेटफॉर्म हैं। यह एकाग्रता बिटकॉइन की परिपक्वता और व्यापक लेनदेन इतिहास को दर्शाती है।
2.3 डेटा विशेषताएँ
31.4% अध्ययनों ने 1,000,000 से अधिक डेटा बिंदुओं वाले डेटासेट का उपयोग किया, जो ब्लॉकचेन एमएल अनुप्रयोगों के लिए स्केलेबिलिटी आवश्यकताओं को प्रदर्शित करता है। डेटा प्रकारों में लेनदेन ग्राफ, टेम्पोरल अनुक्रम और ब्लॉकचेन मेटाडेटा से निकाले गए फीचर वेक्टर शामिल हैं।
2.4 एमएल मॉडल और कार्य
वर्गीकरण कार्य 46.5% पर सबसे आगे हैं, इसके बाद क्लस्टरिंग (22.6%) और रिग्रेशन (18.9%) हैं। ब्लॉकचेन लेनदेन ग्राफ के विश्लेषण के लिए डीप लर्निंग दृष्टिकोण, विशेष रूप से ग्राफ न्यूरल नेटवर्क (जीएनएन), बढ़ती हुई अपनाने की दर दिखा रहे हैं।
3. तकनीकी कार्यान्वयन
3.1 गणितीय आधार
ब्लॉकचेन एमएल अनुप्रयोग अक्सर ग्राफ-आधारित लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं। मौलिक ग्राफ कनवल्शन ऑपरेशन को इस प्रकार व्यक्त किया जा सकता है:
$H^{(l+1)} = \sigma(\tilde{D}^{-\frac{1}{2}}\tilde{A}\tilde{D}^{-\frac{1}{2}}H^{(l)}W^{(l)})$
जहाँ $\tilde{A} = A + I$ स्व-कनेक्शन वाला आसन्न मैट्रिक्स है, $\tilde{D}$ डिग्री मैट्रिक्स है, $H^{(l)}$ में लेयर $l$ पर नोड फीचर्स हैं, और $W^{(l)}$ ट्रेन करने योग्य वेट मैट्रिक्स है।
3.2 कोड कार्यान्वयन
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)
# लेनदेन एनोमली डिटेक्शन के लिए उदाहरण उपयोग
model = BlockchainGNN(input_dim=64, hidden_dim=32, output_dim=2)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)4. प्रायोगिक परिणाम
अध्ययन विभिन्न एमएल दृष्टिकोणों में महत्वपूर्ण प्रदर्शन भिन्नताओं को प्रकट करता है। एनोमली डिटेक्शन मॉडल ने 0.78-0.92 की औसत F1-स्कोर हासिल किए, जबकि मूल्य भविष्यवाणी मॉडल ने 8.3% से 15.7% तक की MAPE (मीन एब्सोल्यूट परसेंटेज एरर) दिखाई। प्रदर्शन काफी हद तक डेटा गुणवत्ता, फीचर इंजीनियरिंग और मॉडल आर्किटेक्चर चयन पर निर्भर करता है।
5. आलोचनात्मक विश्लेषण
एक-वाक्य सारांश:
यह मानचित्रण अध्ययन बिटकॉइन-केंद्रित एनोमली डिटेक्शन पर हावी एक क्षेत्र को उजागर करता है, जो कुछ अनुप्रयोगों की परिपक्वता और क्रॉस-चेन इंटरऑपरेबिलिटी तथा नवीन एल्गोरिदम विकास में महत्वपूर्ण कमियों को दर्शाता है।
तार्किक श्रृंखला:
यह शोध एक स्पष्ट कारणात्मक श्रृंखला का पालन करता है: ब्लॉकचेन पारदर्शिता → बड़े पैमाने के सार्वजनिक डेटासेट → एमएल अवसर → वर्तमान एकाग्रता आसान लक्ष्यों (एनोमली डिटेक्शन) पर → परिष्कृत क्रॉस-चेन और नवीन एमएल दृष्टिकोणों की उभरती आवश्यकता।
मुख्य बिंदु और चुनौतियाँ:
मुख्य बिंदु: 159 पत्रों का व्यापक कवरेज, स्पष्ट कार्यप्रणालीगत कठोरता, बिटकॉइन के प्रभुत्व (47.2%) और एनोमली डिटेक्शन फोकस (49.7%) की पहचान।
चुनौतियाँ: बिटकॉइन डेटा पर अत्यधिक निर्भरता, मानकीकरण ढांचों की कमी, टेम्पोरल डेटा के लिए ट्रांसफॉर्मर जैसे नवीन एमएल आर्किटेक्चर की सीमित खोज, और न्यूनतम क्रॉस-चेन विश्लेषण।
कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि:
शोधकर्ताओं को एथेरियम और उभरते चेन की ओर रुख करना चाहिए, क्रॉस-चेन एमएल ढांचे विकसित करने चाहिए, और नवीन आर्किटेक्चर की खोज करनी चाहिए। व्यवसायियों को सिद्ध एनोमली डिटेक्शन मॉडल का लाभ उठाना चाहिए जबकि मानकीकरण के लिए दबाव बनाना चाहिए।
6. भविष्य की दिशाएँ
अध्ययन चार प्रमुख शोध दिशाओं की पहचान करता है: ब्लॉकचेन डेटा विशेषताओं के लिए विशेष रूप से डिजाइन किए गए नवीन मशीन लर्निंग एल्गोरिदम, डेटा प्रोसेसिंग और मॉडल मूल्यांकन के लिए मानकीकरण ढांचे, एमएल संदर्भों में ब्लॉकचेन स्केलेबिलिटी मुद्दों के समाधान, और क्रॉस-चेन इंटरैक्शन विश्लेषण। उभरते क्षेत्रों में निजी ब्लॉकचेन डेटा के लिए फेडरेटेड लर्निंग और विकेंद्रीकृत वित्त अनुप्रयोगों के लिए रीइन्फोर्समेंट लर्निंग शामिल हैं।
7. संदर्भ
- Palaiokrassas, G., Bouraga, S., & Tassiulas, L. (2024). Machine Learning on Blockchain Data: A Systematic Mapping Study. arXiv:2403.17081
- Petersen, K., Vakkalanka, S., & Kuzniarz, L. (2015). Guidelines for conducting systematic mapping studies in software engineering. Information and Software Technology, 64, 1-18.
- 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.
- Kipf, T. N., & Welling, M. (2016). Semi-supervised classification with graph convolutional networks. arXiv:1609.02907
- Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A peer-to-peer electronic cash system.