摘要
区块链技术近年来受到了广泛关注.区块链技术驱动的加密货币市场复杂且不稳定,容易受到政治、经济、社会等各方面因素的影响.现有的研究工作集中于原生加密货币,如比特币和以太坊币.然而,加密货币市场中存在大量基于ERC-20智能合约的代币.ERC-20代币占据大量市值,吸引了许多投资者的关注.本文提出了TokenVis可视分析系统,用于辅助用户分析不同ERC-20标准代币的演变模式并提供解释.TokenVis集成了一个不同时间粒度的可视分析框架,提出了针对时间序列的切分排序可视化以及基于时间约束的优化算法构建的新闻分布布局,建立了演变模式与新闻之间的关系进而解释了代币演变模式.本文还介绍了与领域专家合作开展的分析案例,包含不同类型代币的演变模式,验证了TokenVis可视分析系统的有效性与可用性.
Blockchain techniques have received extensive attention in recent years.The cryptocurrency market based on block-chain techniques is complex and unstable,vulnerable to political,economic and social factors.Existing studies fo⁃cus on native cryptocurrencies,such as Bitcoin and Ethereum.However,a large number of ERC-20 tokens in the cryptocur⁃rency market exist.ERC-20 tokens have a great market capitalization,attracting many investors’attention.This paper pro⁃poses TokenVis,a visual analytics system,to help investors understand the evolutionary patterns of different ERC-20 stan⁃dard tokens and provide explanations.The TokenVis prototype system integrates a visual analytics framework with differ⁃ent time granularities.We propose SegRank visualization for presenting evolutionary patterns of multiple time series and a time-based Constrained Optimization BY Linear Approximation(COBYLA)optimization algorithm to show the relation⁃ships between evolutionary patterns and news to provide explanations.We present two case studies involving the evolution⁃ary patterns of different tokens to demonstrate the effectiveness and usability of the TokenVis prototype system.
作者
李国政
赵琮
刘驰
陈思明
王国仁
LI Guo-zheng;ZHAO Cong;LIU Chi;CHEN Si-ming;WANG Guo-ren(School of Computer Science and Technology,Beijing Institute of Technology,Beijing 100081,China;School of Data Science,Fudan University,Shanghai 200433,China)
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期441-454,共14页
Acta Electronica Sinica
基金
国家重点研发计划(No.2021YFB3301500)
国家自然科学基金(No.U2268205)。
作者简介
李国政,男,1994年12月出生于山东省.2021年博士毕业于北京大学信息科学技术学院.现为北京理工大学计算机学院助理教授.主要研究方向为大数据可视化与可视分析.E-mail:guozheng.li@bit.edu.cn;赵琮,男,1995年12月出生于山西省.2017年获西北农林科技大学生物技术系.目前在北京理工大学攻读计算机科学与技术专业硕士学位.主要研究方向为可视化与人机交互.E-mail:congzhao@bit.edu.cn;通讯作者:刘驰,男.2006年本科毕业于清华大学电子工程系,2010年博士毕业于英国帝国理工学院电气和电子工程系.主要研究方向为智能物联网与大数据分析.曾获KDD 2021最佳论文亚军和MOBICOM 2021最佳社区论文亚军.IEEE Transactions on Network Science and Engineering副主编.中国电子学会会士,英国计算机学会会士,英国工程技术学会会士.E-mail:chiliu@bit.edu.cn;陈思明,男.2017年博士毕业于北京大学信息科学技术学院.现为复旦大学数据科学学院研究员.主要研究方向为大数据可视化可视分析、交互式AI与混合人机智能.E-mail:simingchen@fudan.edu.cn;王国仁,男.分别于1988年、1991年和1996年获得东北大学计算机科学系理学学士、理学硕士和博士学位.北京理工大学计算机学院教授.主要研究方向为XML数据管理、高维索引、并行数据库系统和云数据管理等.中国电子学会会员编号:E190035948M.E-mail:wanggrbit@bit.edu.cn。
