區塊鏈資料的機器學習應用：系統性文獻圖譜分析

1.1 緒論

區塊鏈技術已徹底革新資料透明度與可用性，產生龐大的資料集，為機器學習應用帶來前所未有的機會。本系統性文獻圖譜研究分析2008-2023年間的159篇研究論文，全面概述機器學習在各領域中如何應用於區塊鏈資料。

1.2 研究方法論

本研究遵循Petersen等人（2015）與Kitchenham & Charters（2007）提出的嚴謹系統性文獻圖譜方法。分類框架從四個關鍵維度組織研究：應用場景、區塊鏈平台、資料特性與機器學習任務。

2. 關鍵發現

2.1 應用場景分佈

分析顯示異常檢測主導研究領域，佔所有研究的49.7%。這包括區塊鏈交易中的詐欺檢測、安全威脅識別與可疑模式識別。

2.2 區塊鏈平台分析

比特幣仍是最受研究的區塊鏈平台（47.2%），其次是以太坊（28.9%）與其他平台。此集中現象反映比特幣的成熟度與廣泛的交易歷史。

2.3 資料特性

31.4%的研究使用超過1,000,000個資料點的資料集，顯示區塊鏈機器學習應用的可擴展性需求。資料類型包括交易圖、時間序列與從區塊鏈元資料提取的特徵向量。

2.4 機器學習模型與任務

分類任務以46.5%領先，其次為聚類分析（22.6%）與迴歸分析（18.9%）。深度學習方法，特別是圖神經網路（GNNs），在分析區塊鏈交易圖方面顯示出日益增長的應用。

3. 技術實作

3.1 數學基礎

區塊鏈機器學習應用常採用基於圖的學習演算法。基礎圖卷積運算可表示為：

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

其中$\tilde{A} = A + I$為帶自連接的鄰接矩陣，$\tilde{D}$為度矩陣，$H^{(l)}$包含第$l$層的節點特徵，$W^{(l)}$為可訓練權重矩陣。

3.2 程式碼實作

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)

# 交易異常檢測使用範例
model = BlockchainGNN(input_dim=64, hidden_dim=32, output_dim=2)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

4. 實驗結果

研究顯示不同機器學習方法間存在顯著效能差異。異常檢測模型達到平均F1分數0.78-0.92，而價格預測模型顯示平均絕對百分比誤差（MAPE）範圍為8.3%至15.7%。效能高度依賴資料品質、特徵工程與模型架構選擇。

5. 批判性分析

一句話總結：

本圖譜研究揭露一個以比特幣為中心的異常檢測主導領域，既顯示特定應用的成熟度，也揭示跨鏈互通性與新穎演算法開發方面的重大缺口。

邏輯鏈：

研究遵循清晰的因果鏈：區塊鏈透明度→龐大公開資料集→機器學習機會→當前集中於低垂果實（異常檢測）→對複雜跨鏈與新穎機器學習方法的新興需求。

亮點與痛點：

亮點：全面涵蓋159篇論文，方法論嚴謹明確，識別比特幣主導地位（47.2%）與異常檢測焦點（49.7%）。

痛點：過度依賴比特幣資料、缺乏標準化框架、對新穎機器學習架構（如處理時間資料的轉換器）探索有限，以及極少的跨鏈分析。

可行見解：

研究人員應轉向以太坊與新興鏈，開發跨鏈機器學習框架，並探索新穎架構。實務工作者應利用已驗證的異常檢測模型，同時推動標準化。

6. 未來方向

研究識別四個關鍵研究方向：專為區塊鏈資料特性設計的新穎機器學習演算法、資料處理與模型評估的標準化框架、機器學習情境中區塊鏈可擴展性問題的解決方案，以及跨鏈互動分析。新興領域包括私有區塊鏈資料的聯邦學習與去中心化金融應用的強化學習。

7. 參考文獻

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.