Обнаружение нелегальных транзакций биткойна при помощи графовых нейронных сетей

Bibliographic Details
Parent link:	Курзина, И. А. (химик ; 1972-). Перспективы развития фундаментальных наук=Prospects of Fundamental Sciences Development: сборник научных трудов XX Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г. Томск, 25-28 апреля 2023 г..— .— Томск: Изд-во ТПУ, 2023 Т. 3 : Математика.— 2023.— С. 15-17
Main Author:	Ильина С. А.
Corporate Author:	Национальный исследовательский Томский политехнический университет
Other Authors:	Семенов М. Е. Михаил Евгеньевич (727)
Summary:	Заглавие с экрана This article discusses possible methods for solving the problem of classifying bitcoin transactions into licit and illicit ones. The proposed options for solving this problem of anti-money laundering analytics based on graph neural networks with different architecture. The results of computational experiments using data from the Elliptic Data Set are presented. Текстовый файл
Published:	2023
Subjects:	труды учёных ТПУ электронный ресурс биткойн нейронные сети
Online Access:	http://earchive.tpu.ru/handle/11683/80906
Format:	Electronic Book Chapter
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=674324

Internet