[4Rin1] Interactive Session 2

[4Rin1-24] Scam Cryptocurrency Detections using Machine Learning Techniques

〇Kentaro Asaba¹ (1. Keio University)

Keywords:Natural Language Processing, Cryptocurrency

本論文では、仮想通貨のホワイトペーパーの内容から、その仮想通貨が「詐欺仮想通貨」であるかを予測するモデルを作成する。これまで2400以上の仮想通貨が発行され、中ではICO（initial coin offering）から100倍以上の収益をもたらす通過が存在するなど、仮想通貨は新しい金融商品として注目を集めている。しかし、投資を受けることだけを目的にした、実用性のない「詐欺仮想通貨」も数多く発行されており、これを見分け、分類することは投資判断において非常に重要である。本稿による分析では、Doc2VecとRandom Forestを組み合わせた分類モデルにより、90%の精度で「詐欺仮想通貨」を検知することに成功し、ホワイトペーパーの内容から有意な分類が可能であることが示された。