DEEP REPUTATION SCORING IN DEFI: ZSCORE-BASED WALLET RANKING FROM LIQUIDITY AND TRADING SIGNALS
创建于 更新于
摘要
本论文提出一种针对Uniswap去中心化交易所的双轨行为评分框架，分别量化流动性提供者和交易者的行为特征。结合可解释的行为蓝图和噪声注入的深度残差神经网络，实现对用户行为的细致建模。通过引入池级上下文信息，模型能够区分不同市场环境下相同行为的影响。实证结果显示，模型预测准确，评分与用户的实际行为特征高度相关，具备良好的泛化和公平性，为DeFi信用风险评估和激励设计提供了有效工具 [page::0][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8].
