Тензорная факторизация для блокчейн анализа адресов на основе транзакционной активности скачать в хорошем качестве

Тензорная факторизация для блокчейн анализа адресов на основе транзакционной активности

В данном докладе будет рассказано о новом тензорном разложении в форме тензорного поезда для задачи получения численных представлений пользователей в блокчейн системах. Главной особенностью нашего подхода является условие на равенство факторов в разложении, которые соответствуют пользователям. Это позволяет учесть структуру транзакционного взаимодействия адресов. Использование общих факторов создает дополнительные трудности в построении факторизации, поскольку разложение теряет полилинейную структуру. Однако, вместе с тем представляется возможным рассматривать множество факторизованных тензоров как гладкое многообразие, что позволяет справиться с нелинейной структурой с помощью методов римановой оптимизации. На докладе будет представлен алгоритм вычисления квази-оптимального приближения разложения, а также будет обсуждена гладкость данного многообразия и будет получен явный вид касательного пространства и формулы проекции на него. В конце семинара будет ссылка на универсальный программный пакет, поддерживающий вычисление алгоритмов римановой оптимизации на данном многообразии. Дата записи: 17 сентября 2025. Докладчик: Александр Моложавенко, аспирант МФТИ и cтажер-исследователь ВШЭ Ссылка на код: https://github.com/SuperCrabLover/SF-... С Александром можно связаться в TG: @MetaMelon Научный семинар организован совместными усилиями МФТИ, Сколтеха и ВШЭ и рассчитан как на специалистов в области блокчейна, так и интересующихся этим направлением исследователей. #blockchain #blockchaintechnology #блокчейн #MIPT #МФТИ #HSE #ВШЭ #Сколтех #Skoltech #TensorFactorization #ТензорнаяФакторизация #BlockchainAnalysis #АнализБлокчейна #Bitcoin #Биткоин #Ethereum #Эфириум #AddressClustering #КластеризацияАдресов #Embeddings #Эмбеддинги Дополнительные материалы, новости и анонсы публикуются в официальной группе в Telegram https://t.me/+Kb41CAVPiJZhNjhi