سعر البيع الأساسي لـ NFT والتنبؤ بالبيع الثانوي من خلال التعلم العميق
| العنوان | سعر البيع الأساسي لـ NFT والتنبؤ بالبيع الثانوي من خلال التعلم العميق |
|---|---|
| المؤلف | سيحان، بتول، سيفر، إمري |
| تاريخ النشر: | 2023-11-27 |
| مكان النشر | - رابطة آلات الحوسبة، وشركة |
| الموضوع | بيرت، بلوكتشين، التعلم العميق، NFTs |
| النوع | وثيقة |
| اللغة | الإنجليزية |
| رقمي | نعم |
| مخطوط | لا |
| المكتبة: | جامعة اوزيجين |
| معرف أصل المكتبة | 979-840070240-2 |
| رقم السجل | 6d2ae3f5-f4f8-4262-8795-ffe3cf73939d |
| موقع المكتبة | علوم الكمبيوتر |
| التاريخ | 2023-11-27 |
| نص عينة | الرموز غير القابلة للاستبدال (NFTs) هي أصول رقمية فريدة قائمة على تقنية blockchain تحدد سندات الملكية. يمكنهم تمييز العديد من الكائنات المختلفة مثل العناصر القابلة للتحصيل والفن والعناصر الموجودة في اللعبة. بشكل عام، يتم تشفير NFTs بواسطة العقود الذكية لـ blockchain، ويتم تداولها عبر العملات المشفرة. وقد ارتفعت أسعارها واهتمام المستثمرين بها بشكل ملحوظ خاصة في عام 2021، مما يجعلها فئة استثمارية بديلة واعدة. والمثير للدهشة أن التنبؤ بأسعارها لم يبدأ تحليله بشكل منهجي إلا مؤخرًا. في هذه الورقة، نركز على توقع سعر البيع الأساسي والبيع الثانوي لـ NFT من خلال التعلم العميق. نحن نستخدم البيانات متعددة الوسائط وصور NFT وخصائص نص NFT عند التنبؤ بأسعارها. نوضح هنا أن تباين الميزات الهرمية المختلفة والمتشابهة (DS) للصور والنصوص يعد بمثابة علامة تعريف مهمة لسعرها، ونتيجة لذلك نحتاج فقط إلى توجيه انتباهنا إلى هذا الجانب عند تصميم متنبئ سعر NFT متعدد الوسائط. عند تصميم أداة توقع أسعار NFT من بيانات متعددة الوسائط دون استخدام أي سمات مالية، توصلنا إلى شبكة تحسين الاختلافات والتشابهات الدقيقة (FG-DSEN)، والتي تعمل على تحسين الكشف ببنية بسيطة وقابلة للتفسير لتعزيز جانب DS بين الصور والنص. وفقًا للتقييم التفصيلي لمجموعة بيانات NFT المتاحة للجمهور، يتفوق نهجنا المقترح على خطوط الأساس في كل من التنبؤ باتجاه السعر والتنبؤ بمشاركة البيع الثانوية وفقًا للعديد من مقاييس تصنيف التعلم الآلي. |
| DOI | 10.1145/3604237.3626896 |
