ИССЛЕДОВАНИЕ · RESEARCH · #1844
DeFiRank: федеративный попарный ранжировщик для управления в DeFi
В статье предложен DeFiRank — федеративный попарный ранжировщик, который позволяет нескольким организациям совместно обучать модель ранжирования поставщиков для управления в DeFi без обмена приватными транзакционными данными. На реальном блокчейн‑датасете федеративная система показала NDCG@15 ≈ 0.87 (централизованный ≈ 0.92), Kendall τ ≈ 0.70 и позволила принять решения по продвижению 648 и понижению 39 поставщиков при сохранении приватности данных.
КЛЮЧЕВЫЕ ТЕЗИСЫ
- В статье предложен DeFiRank — федеративный попарный ранжировщик, который позволяет нескольким организациям совместно обучать модель ранжирования поставщиков для управления в DeFi без обмена приватными транзакционными данными.
- На реальном блокчейн‑датасете федеративная система показала NDCG@15 ≈ 0.87 (централизованный ≈ 0.92), Kendall τ ≈ 0.70 и позволила принять решения по продвижению 648 и понижению 39 поставщиков при сохранении приватности данных.
- DeFiRank демонстрирует, что федеративное машинное обучение может обеспечивать приватное, с учётом сетевых паттернов, ранжирование для автоматизированного управления в DeFi, снижая зависимость от ручных комитетов и централизованного доступа к данным.
ПОЧЕМУ ЭТО ВАЖНО
DeFiRank демонстрирует, что федеративное машинное обучение может обеспечивать приватное, с учётом сетевых паттернов, ранжирование для автоматизированного управления в DeFi, снижая зависимость от ручных комитетов и централизованного доступа к данным.