本文介绍了一种机器学习驱动的系统文献综述方法，重点关注分布式账本技术（DLTs）的环境可持续性和治理（ESG）方面。作者选择了107篇种子论文，构建了一个由63,083个参考文献组成的引用网络，并将其精简为24,539篇出版物进行分析。通过命名实体和时序图分析在ESG背景下的DLT演进进行文献综述。此外，作者还提供了一个专为DLT和ESG相关研究设计的命名实体识别数据集，其中包含54,808个命名实体。

该研究使用分布式账本技术和图神经网络构建了受信任的体系结构，解决了6G环境下联邦学习的隐私保护和安全问题，并在异常模型检测和全局模型准确性方面相对于相关基准有性能提升。

本文通过构建引用网络和分析ESG元素，对分布式账本技术（DLTs）在环境可持续性和治理（ESG）领域的研究进行了综述。研究者选择了107篇种子论文，提取出505篇关键论文，并提供了一个专为DLT和ESG相关研究设计的命名实体识别数据集。