Cryptocurrencies (eller digitala polletter, digitala valutor, t.ex., BTC, ETH, XRP, NEO) har snabbt vunnit mark i användning, värde och förståelse bland allmänheten, vilket ger häpnadsväckande vinster till investerare. Till skillnad från andra penning- och banksystem kräver de flesta digitala polletter inte centrala myndigheter. Att vara decentraliserad innebär stora utmaningar för kreditbetyget. De flesta ICOs är för närvarande inte föremål för statliga föreskrifter, vilket gör ett tillförlitligt kreditvärderingssystem för ICO-projekt nödvändigt och brådskande. I detta dokument introducerar vi ICORATING, det första inlärningsbaserade cryptocurrency-klassificeringssystemet. Vi utnyttjar naturligt språk bearbetning tekniker för att analysera olika aspekter av 2.251 digitala valutor hittills, såsom vitt papper innehåll, grundande team, Github arkiv, webbplatser, etc. Övervakade inlärningsmodeller används för att korrelera livslängden och prisförändringen för kryptovalutar med dessa funktioner. För bästa inställning, det föreslagna systemet kan identifiera bedrägeri ICO-projekt med 0,83 precision. Vi hoppas att detta arbete kommer att hjälpa investerare att identifiera bedrägerier ICOs och locka fler insatser för att automatiskt utvärdera och analysera ICO-projekt. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
förutse kvaliteten på ICO-projekt genom olika typer av information såsom white papers, grundande team, GitHub bibliotek, och webbplatser REF.
IcoRating: A Deep-Learning System for Scam ICO Identification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}