-
题名基于XGBoost的以太坊交易智能定价模型
- 1
-
-
作者
冯云霞
薛蓉蓉
-
机构
青岛科技大学信息科学技术学院
-
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022年第20期263-269,共7页
-
基金
国家自然科学基金青年科学基金(61802217)
国家自然科学基金(61572268)。
-
文摘
以太坊采用交易收费的策略来保证计算资源的合理利用,而由于涉及智能合约的交易消耗计算资源差别较大,引入Gas机制。以太坊用户在发起交易时需自主设置Gas总量和Gas价格,而矿工基于利益最大化的原则,优先选择Gas价格高的交易。Gas价格设置高则打包时间短,反之则时间长。由于交易的价格由交易发起者自主确定,这使得需要打包的交易的Gas价格可能相差较大,因而交易共识时间难以掌握。因此,现有的交易机制并不能平衡交易Gas成本和共识时间之间的冲突。为了解决上述问题,对以太坊交易机制进行了研究,分析影响Gas价格的因子,通过网格搜索算法对极端梯度增强模型(extreme gradient boosting,XGBoost)进行参数优化,构建基于XGBoost的以太坊交易智能定价模型,将该模型用于交易Gas价格预测中。通过搭建节点接入以太坊网络获取交易数据作为实验数据,实验结果表明,ETH_XGB模型能够帮助用户平均节省约72.5%的交易成本,交易成功率在92%,相较于原机制提高17.1%。
-
关键词
以太坊
智能合约
极端梯度增强模型(XGBoost)
gas价格
-
Keywords
Ethereum
smart contract
extreme gradient boosting(XGBoost)
gas price
-
分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
-