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(Soonchunhyang University) (Soonchunhyang University)
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한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2025년 한국컴퓨터정보학회 하계학술대회 논문집 제33권 2호
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    In this paper, we propose a data-driven approach for detecting abnormal trading behavior in the cryptocurrency market. Our methodology consists of anomaly detection using Isolation Forest, unsupervised clustering of abnormal trades, and temporal transition analysis between clusters. We further quantify the influence of specific clusters based on transition frequency and con ... 전체 초록 보기
    #Cryptocurrency #Anomaly Trading Detection #Isolation Forest #Clustering #Network Analysis #Louvain

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