Yazar
Seyhan, Betül, Sefer, Emre
Basım Tarihi
2023-11-27
Basım Yeri
-
Bilgisayar Makineleri A.Ş. Derneği
Konu
BERT, Blockchain, Derin öğrenme, NFT'ler
Tür
Belge
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası
979-840070240-2
Kayıt Numarası
6d2ae3f5-f4f8-4262-8795-ffe3cf73939d
Lokasyon
Bilgisayar Bilimi
Tarih
2023-11-27
Örnek Metin
Değiştirilemez Tokenlar (NFT'ler), mülkiyet haklarını tanımlayan blockchain tabanlı benzersiz dijital varlıklardır. Koleksiyonluk parçalar, sanat eserleri ve oyun içi öğeler gibi çeşitli farklı nesneleri karakterize edebilirler. Genel olarak NFT'ler, blockchain akıllı sözleşmeleri tarafından kodlanır ve kripto para birimleri aracılığıyla alınıp satılır. Fiyatları ve yatırımcıların onlara olan ilgisi özellikle 2021'de dikkat çekici bir şekilde arttı ve bu da onları alternatif yatırım sınıfı için umut verici hale getirdi. Şaşırtıcı bir şekilde, fiyatlarının tahmin edilmesi son zamanlarda sistematik olarak analiz edilmeye başlandı. Bu yazıda, derin öğrenme yoluyla NFT birincil satış fiyatını ve ikincil satışını tahmin etmeye odaklanıyoruz. Fiyatlarını tahmin ederken multimodal verileri, NFT görsellerini ve NFT metin özelliklerini kullanıyoruz. Burada, görüntülerin ve metnin farklı ve benzer (DS) hiyerarşik özelliklerinin karşıtlaştırılmasının, fiyatları için önemli bir tanımlayıcı işaret görevi gördüğünü ve bunun sonucunda, çok modlu bir NFT fiyat tahmincisi tasarlarken dikkatimizi yalnızca bu yöne yönlendirmemiz gerektiğini gösteriyoruz. Herhangi bir finansal özellik kullanmadan çok modlu verilerden NFT fiyat tahmincisi tasarlarken, görüntüler ve metin arasındaki DS yönünü geliştirmek için basit ve yorumlanabilir bir yapıyla algılamayı geliştiren İnce Taneli Farklılıklar-Benzerlikler Geliştirme Ağı (FG-DSEN) ile karşımıza çıkıyor. Kamuya açık NFT veri kümesine ilişkin ayrıntılı değerlendirmeye göre, önerdiğimiz yaklaşım, çeşitli makine öğrenimi sınıflandırma ölçütlerine göre hem fiyat yönü tahmini hem de ikincil satışa katılım tahmini açısından temel değerleri geride bırakıyor.
DOI
10.1145/3604237.3626896
