Utilização de machine learning para categorização dos gastos de bitcoin no Brasil

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Tomé, Vívian Tostes
• Orientador(a): Saporito, Yuri Fahham
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Modelagem de dados; Bitcoin; Aprendizado do computador; Transferência eletrônica de fundos
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10438/18367

A criptomoeda Bitcoin trouxe inovação para o sistema de pagamento internacional, proporcionando uma maneira simples de transferir fundos ao redor do mundo com um certo grau de anonimato. Com isso, também tornou mais fácil a venda de bens e serviços ilícitos no mercado negro. Além disso, as moedas virtuais se mostraram atraentes para os investidores devido às flutuações do seu preço. Esta tese visa explicar por que as pessoas compram bitcoins no Brasil, por meio da análise do destino das moedas virtuais originadas nas exchanges brasileiras. A análise consiste em duas etapas. Primeiro, os endereços de destino são pesquisados na web para descobrir quem é o proprietário. Em seguida, os endereços conhecidos são categorizados e usados para treinar um classificador de aprendizagem de máquina. Assim, os endereços não-identificados poderão ser submetidos ao classificador para descobrir o perfil dos brasileiros que adquirem bitcoins.