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Titulo Mapeamento do comportamento de usuários para identificar contas profissionais no Ethereum utilizando aprendizado semi supervisionado Subtítulo Autor JÚLIA ALMEIDA VALADARES Orientador ALEX BORGES VIEIRA Resumo Ethereum é uma das maiores plataformas blockchain atualmente que se tornou um ambiente de negócios digital. Esta plataforma permite transações descentralizadas entre usuários anônimos. Assim, o desenvolvimento de métodos para identificar os comportamentos dos usuários e mantê-los anônimos pode potencializar os negócios nesta plataforma. Neste trabalho, propomos uma combinação de abordagens de aprendizado de máquina de diferentes categorias, a saber, não supervisionado e semi supervisionado, para mapear os comportamentos das contas próprias dos usuários e identificar usuários com atividades profissionais no Ethereum. Essas são tarefas desafiadoras devido à pequena fração de dados rotulados publicamente referentes às contas de usuários que prestam serviços nesta plataforma, como troca, pagamento e entretenimento, entre os usuários de comportamento mais casual. Inicialmente, usamos técnicas de aprendizado não supervisionado para agrupar as contas dos usuários não rotulados e identificar um conjunto deles com comportamento casual. Como resultado, obtém-se um conjunto de dados contendo instâncias rotuladas (casuais ou profissionais) e não rotuladas. Métodos de aprendizado semi-supervisionado são então aplicados (i) para gerar modelos que classificam os comportamentos das contas em casuais ou profissionais e (ii) para descobrir contas com comportamentos profissionais entre as não rotuladas. Experimentos computacionais foram conduzidos, e os resultados obtidos pelo procedimento proposto são comparados aos obtidos por técnicas de aprendizado supervisionado da literatura. A proposta superou os da literatura e atingiu valores superiores a 95% para acurácia, precisão, reconvocação, F-beta-scores, MCC e AUC-ROC Palavras-Chave Criptomoeda, transações, Ethereum, aprendizado de Máquina, Blockchain