基于熵值理论的区块链网络去中心化程度量化评估方法

去中心化是区块链网络的重要优势。然而,尽管人们普遍认识到这一性质的重要性,但大多数关于这一主题的研究缺乏量化,而且没有对它们在实践中实现的去中心化程度进行计算。熵是随机变量不确定性的度量,也就是数据集的随机性度量,正好可以用来衡量区块链网络的去中心化程度。本文以比特币和以太坊为例,提出一种基于信息论中熵值理论来量化计算这些区块链网络去中心化程度的方法。利用信息熵计算出比特币和以太坊的出块数量和地址余额的随机程度,以此作为量化比特币和以太坊去中心化程度的指标。计算结果表明,基于出块数量的全样本统计,比特币比以太坊要高出大约12%的去中心化程度,并且基于10000个地址余额的样本统计,比特币也比以太坊要高出大约9.2%的去中心化程度。本文提出的方法具有普适性,可以用来量化评估任何区块链网络的去中心化程度。     

面向问答社区的粗粒度问句分类算法

面向问答社区的问答系统CQA(Community Question Answer)是近年来研究的热点,针对系统中问句分类的复杂性,提出一个粗粒度的分类体系及多标记多分类的问句分类算法——MLMC。基于SVM分类模型实现一个完整的分类系统,总体分类精度达到73.6%。