在深入語義數據層之前,讓我們介紹一些基礎知識。
在深入語義數據層之前,讓我們介紹一些基礎知識。
語義概念涉及將所有社會行為分解為“主語+謂語+賓語”的標準化表達格式。比如我在推特上關注你,可以表示為“我+關注+你”。
為什麼這很重要?好吧,對社交數據使用標準化結構有助於機器和智能合約理解人與人之間的潛在關係。通過積累社交數據,Relation Protocol 可以繪製出整個社交結構。
在區塊鏈網絡中,通過分析鏈上行為記錄,了解地址之間的關係,很容易識別“聰明錢”。結合對鏈上行為交互的分析,可以輕鬆檢測“女巫攻擊”並促進“針對性推薦”。
作為去中心化的社會基礎設施,Relation 通過EIP6239提案引入了“語義數據層”。這一層允許我們在以太坊上表示關係網絡,形成一個包含鏈上和鏈下連接的龐大社交圖譜。很酷的是,隨著網絡的發展和更多數據的添加,社交圖譜的價值以非線性方式飆升。一個只有 1% 的關係的網絡可能有 1 的價值,但一個有 30% 的關係可能值 900,如果它達到 100%,我們談論的價值高達 10,000!
Relation如何收集這些關係並形成網絡?
Relation如何收集這些關係並形成網絡?
Relation 將自己定位為一個去中心化的社交協議,允許任何開發者在他們的 DApp 中部署該協議,並利用 Relation 提供的關係網絡來實現各種目標,例如精確推薦、防止 Sybil 攻擊或跟踪黑客。
越多的 DApps 通過這些能力受益並擴大其用戶群,就越能在這些新用戶的授權下建立更多的關係網絡。
因此,更多的應用程序將能夠利用這些更全面的關係網絡,釋放社交網絡的巨大價值。
語義數據層是去中心化社交網絡領域的遊戲規則改變者。它使個人能夠建立有意義的聯繫,釋放機器理解的潛力,並為更加包容、安全和充滿活力的數字社會鋪平道路。在 Relation Protocol 的引領下,我們正在踏上一段非凡的旅程,以建立一個去中心化的社交網絡,釋放巨大的價值並改變我們互動和相互聯繫的方式。