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如何更合理地评估NFT的稀有度(Rarity)?

发布时间:2021-12-18 | 浏览:137

什么是NFT的稀有度?

一般来说,NFT的稀有度包含两个概念:特征稀有度与资产稀有度。

特征稀有度:衡量每个特征的出现频率,即拥有该特征在此集合中的占比。例如,特征 "Background_Blue "的稀有度得分是10.44%,因为Short Bear Club总数是5000只,其中有522只 "Background_Blue "熊。

图1: Short Bear Club的特征稀有度

资产稀有度:代表该项资产的总稀有度分数,可用于横向对比与排名。单个 NFT 的价值通常很大程度上受到稀有度的影响。对于 NFT 收藏家来说,当他们在考虑购买哪种 NFT 时,他们希望花费相同数量的 ETH 带来最大的回报,于是,稀有度成为最重要的参考指标之一。

已有的稀有度评分模型Rarity.Tools 稀有度评分

Rarity.Tools 是目前使用最广的稀有度评分工具。它的核心计算方式是:将每个特征出现频率的百分比的倒数总值相加。

图2:rarity.tools 的稀有度模型(来源 Medium)

不过,Rarity.Tools 在近期调整了它的计算模型,且没有公开披露具体细节。

Rarity.Tools 是 NFT Summer 爆发前就有的一款 NFT 稀有度数据分析工具,它的优势在于计算模型简单易懂。用户可以很直观地看出哪个特征在整体稀有度分数中贡献度更大。但是简单加总法的缺点是可能会高估或低估一项资产的真实稀有度。例如,若某个特征或者特征数量的分数过高,会在一定程度上拉高该 NFT 的排名,但用户可能对该特征并不是很关注。

NFTEXP 稀有度评分

在 NFTEXP 的稀有度计算更为复杂,目前尚未披露。我们只能从 NETEXP 官网中获得NFTEXP模型的大概思路。

以 "Chubbies"项目为例,其中两个特征的频率如下:

脸部: Blushed,有1053个(10.5%)。

发型: Afro,有1110个(11.1%)。

图3:"Chubbies"项目一览(来源NFTGO.io)

从百分比上来看两个特征的稀有度几乎相同。但是:「Blushed」的特征稀有度评分为8,而 Afro 的特征稀有度评分为17。这是因为发型特征只有四种,脸部特征一共有13种。所以,一个 「Blushed」 的真实稀有度低于“平均脸”(13种脸部特征占7.7%,「Blushed」占10.5%),而一个「Afro」的真实稀有度高于平均水平(4种发型特征=25%,Afro 有11%)。

如何更合理地评估NFT的稀有度(Rarity)?

NFTEXP 的特征稀有度考虑到了特征中类别数的影响。每个特征的出现频率会与平均频率进行比较,相应的调整特征评分。但 NFTEXP也存在和 Rarity.Tools 同样的缺点,会在下一节“异常情况对比”中详细阐述。

更合理的稀有度评分模型

一般来说,稀有的同义词还有特殊、独特。一件事物是否稀有,主要取决于它与群体内其他事物的差异性。差异性越大,代表这件事物更加特殊和罕见。那么,若能量化这件事物与群体内其他事物的综合差异,即能反映出它在群体内的稀有度。NFTGO 基于这一原则,研发出一种更科学的方法来评估 NFT 的稀有度 —— 基于 Jaccard 距离的稀有度评分方式(以下简称为 NFTGO 稀有度评分)。

热点: ETH NFT 数据

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