본 논문은 Web 2.0 소셜 플랫폼의 중앙 집중화 문제점을 해결하기 위해, 이더리움 기반의 분산형 소셜 네트워크 학습 프레임워크인 DeSocial을 제안합니다. DeSocial은 분산 데이터 저장, 노드 수준 합의, 사용자 주도 모델 선택을 통합하여 사용자에게 개인화된 소셜 예측을 제공합니다. 각 사용자는 자신의 로컬 서브 그래프에서 여러 백본 모델을 평가하고 가장 적합한 모델을 선택하며, 선택된 모델의 예측 결과는 다수결 투표를 통해 집계되어 오류를 방지합니다. 실험 결과, DeSocial은 기존 중앙 집중식 모델들보다 성능이 향상됨을 보여주며, 블록체인 기반 분산형 소셜 네트워크에서 사용자 권한 강화의 중요성을 강조합니다. GitHub에서 구현 코드를 확인할 수 있습니다.
