Defining user spectra to classify Ethereum users based on their behavior

Journal of Big Data

Table 2 An example of a user spectrum

Day	In- degree	In-transactions	In- value	Clustering- coefficient	PageRank
2019-09-01	14	36	36	0.000020	0.021978
2019-09-02	11	24	24	0.000014	0.010526
2019-09-03	30	45	45	0.000019	0.003171
2019-09-04	21	36	36	0.000015	0.003025
2019-09-05	16	28	28	0.000013	0.002261
2019-09-06	22	46	46	0.000013	0.002272
2019-09-07	25	54	54	0.000014	0.002922
2019-09-08	18	46	46	0.000026	0.002871
2019-09-09	15	45	45	0.000026	0.002669
2019-09-10	22	63	63	0.000028	0.002312
2019-09-11	24	78	78	0.000031	0.002150
2019-09-12	25	85	85	0.000031	0.002070
2019-09-13	18	49	49	0.000031	0.002020
2019-09-14	8	22	22	0.000030	0.001925
2019-09-15	10	12	12	0.000029	0.001733
2019-09-16	24	34	34	0.000031	0.001689
2019-09-17	12	18	18	0.000030	0.001578
2019-09-18	24	34	34	0.000031	0.001543
2019-09-19	13	16	16	0.000031	0.001587
2019-09-20	24	35	35	0.000031	0.001542
2019-09-21	23	29	29	0.000031	0.001501
2019-09-22	12	20	20	0.000032	0.001494
2019-09-23	15	29	29	0.000032	0.001462
2019-09-24	19	43	43	0.000031	0.001436
2019-09-25	28	55	55	0.000032	0.001481
2019-09-26	20	31	31	0.000031	0.001436
2019-09-27	15	33	33	0.000031	0.001440
2019-09-28	17	29	29	0.000032	0.001339
2019-09-29	27	57	57	0.000033	0.001308
2019-09-30	19	27	27	0.000033	0.001308