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使用 Databricks 扩展区块链机器学习:从图分析到图机器学习.pdf

上传人: Fl****zo 编号:718788 2025-06-22 18页 3.10MB

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本文主要介绍了Coinbase如何利用Databricks平台,进行区块链规模上的机器学习。关键点如下: 1. 区块链数据挑战:涉及海量数据、匿名账户、行为快速变化,需要实时欺诈检测、NFT价格预测和诈骗币检测。 2. 图框架应用:Databricks的GraphFrames技术使得在无需切换到图数据库的情况下,即可进行图分析,有助于表示区块链数据。 3. 传统方法局限:传统机器学习技术依赖人工构建的启发式方法,而图神经网络(如Graph Transformers)可消除手动特征工程,提高预测精度。 4. Coinbase欺诈检测:采用Kumo AI,预测比特币欺诈者的钱包地址,实现超过100亿节点规模的2倍精度提升,保护用户免受数百万美元的损失。 5. 未来应用:分布式图训练器将加速Coinbase的预测建模,实现个性化硬币推荐、针对性通知和币种定价。 文章强调了对未来展望声明的注意,指出前瞻性陈述基于当时可用信息,存在不确定性。
"区块链数据挑战知多少?" - 揭秘Coinbase如何使用Databricks应对海量数据带来的挑战。 "图神经网络如何防欺诈?" - 探索Coinbase如何借助Graph Transformers技术,提高欺诈检测精度。 "Databricks助力区块链ML创新?" - 了解如何通过Databricks Graphframes实现区块链规模的机器学习。
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