深入探讨OpenRank的Eigentrust算法:如何构建社交计算层?
2025-01-10 12:15 loading...
编译:ladyfinger,blockbeats
编者按:
在本文中,作者深入探讨了 OpenRank 的 Eigentrust 算法,这是目前被 Metamask Snaps、Degen tips 和 Supercast 使用的一种新技术。OpenRank 作为一个计算层,能够运行多种声誉图算法,首先介绍的是 eigentrust 算法。作者分享了为何需要社区构建的图、算法的关键概念、如何工作,以及如何创建自己的图。此外,作者还预告了即将举行的 Bytexplorers 任务,鼓励读者订阅以获取最新动态。
当今的加密货币前端大多包含简单的排行榜,按交易量、流动性、铸造、积分、投票等排序的顶级代币。如果我们想要进入能够超越当今 Web2 巨头的消费级加密货币体验,我们的应用程序中需要的不仅仅是排行榜。
OpenRank 是帮助我们实现这一目标的基石之一,已经被 Metamask Snaps、Degen Tips 和 Supercast 使用。OpenRank 是一个计算层,可以运行许多声誉图算法,其中第一个是eigentrust 算法。
在这篇文章中,我将向你介绍 OpenRank 的 eigentrust 算法,并讨论以下内容:
社区构建图的重要性,以及为什么你需要它们
该算法的关键概念及其工作原理
如何创建你自己的图,参考我在 Python 笔记本中制作的一个图
让我们开始吧!
为什么要与社区一起构建推荐图,而不是仅仅依靠你自己的机器学习团队?
在加密货币中构建算法和推荐流时,你很快会面临一些数据问题:
· 交易包含许多层次的操作
· 地址之间的关系可以通过多次交易变得无限复杂
· 地址本身包含部分身份,每个身份在不同的上下文中都是相关的
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