Blockchain technology is rapidly growing and with it, the opportunities it brings. Non-fungible tokens (NFTs) are a type of token that represents unique data that can be owned and traded on a blockchain. The NFT market is still in its early stages, making it difficult for newcomers to enter without a solid background and knowledge of the technology. In this study, we aimed to discover if the new information provided by blockchain and NFTs can be used to build better estimation models. We focused on the availability of every single transaction and the attributes attached to NFTs. Our results showed that the availability of each transaction improves the accuracy slightly, while the attributes attached to the NFT greatly improve accuracy. We are confident that with more data over time, the accuracy will continue to improve mainly if the transactions are able to cover almost all the NFTs inside a collection because all the different combinations of attributes will be analyzed. / Blockchain-teknologin växer snabbt och med det, möjligheterna det ger. Non-fungible tokens (NFTs) är en typ av token som representerar unika data som kan ägas och bytas ut på en blockchain. NFT-marknaden är fortfarande i sina tidiga stadier, vilket gör det svårt för nykomlingar att komma in utan en solid bakgrund och kunskap om teknologin. I den här studien ville vi upptäcka om den nya informationen som tillhandahålls av blockchain och NFTs kan användas för att bygga bättre estimeringsmodeller. Vi fokuserade på tillgängligheten av varje enskild transaktion och attributen som är kopplade till NFTs. Våra resultat visade att tillgängligheten av varje transaktion förbättrar noggrannheten något, medan attributen som är kopplade till NFTs förbättrar noggrannheten mycket. Vi är säkra på att med mer data över tid kommer noggrannheten att fortsätta att förbättras främst om transaktionerna är i stånd att täcka nästan alla NFTs inom en samling eftersom alla olika kombinationer av attribut kommer att analyseras.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-330709 |
| Date | January 2023 |
| Creators | Rigotti, Marcello |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), Stockholm : KTH Royal Institute of Technology |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2023:113 |
Page generated in 0.0112 seconds