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제안
2019-12-05 17:52:32

컨텐츠 / 사용자 스코어 시스템

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땡글은 현재 캐시 보상 시스템을 운용중입니다.

 

보상은 고정된 개수로 주어지게 되며, 회원들의 좋아요 / 댓글 피드백을 통해 전체 보상량이 결정되게 됩니다.

 

그러나 이러한 고정 보상제도는 다음과 같은 난점이 있습니다.

 

- 컨텐츠의 질이 형편없이 낮다고 하더라도 고정적 보상이 됨.

- 컨텐츠의 질이 높더라도 더 많은 보상이 이루어지는 것은 아님.

 

이러한 단점을 보완하고자 스코어 시스템을 제안합니다.

 

컨텐츠 스코어 시스템

- 컨텐츠의 길이 / 이미지 / 댓글 개수 / 기타 몇몇 기준을 통해 컨텐츠에 스코어를 메김

- 높은 스코어의 글은 더 자주 노출 될 수 있게 함

- 고정 보상은 낮추고, 컨텐츠 스코어에 따른 보너스 보상을 주게 됨

 

사용자 스코어 시스템

어떤 사용자는 글을 열심히 쓰고, 좋아요를 빈번히 주는 등 열심히 참여하는 반면, 어떤 사용자는 거의 참여를 하지 않다가 가끔 피드백주고 좋아요를 누릅니다.

 

- 좋아요를 기준값보더 너무 많이 누르는 사용자는 좋아요에 따른 차등효과가 감소. 많은 캐시를 생산하게 됨

- 양질의 글을 계속 생산하는 사용자는 양질의 글을 또 생산할 가능성이 높음

- 컨텐츠의 질이 낮은 글을 지속적으로 사용하는 사용자는 여전히 낮은 품질의 글을 생산할 가능성이 높음

 

위와 같이 몇가지 기준을 잡아서 사용자별로 스코어를 메겨, 사용자 스코어가 높은 사용자에게 더 많은 해택을 주거나, 혹은 사용자 스코어가 낮은 사용자에게 패널티를 줄 수 있으며,

혹은 높은 스코어의 사용자가 생산산 컨텐츠를 더 많이 노출되게끔 할 수 있을 것입니다.

 

이러한 시스템을 현재 땡글 보상시스템과 연계를 시키는 방식을 제안합니다.

 

118

ethminer님의 서명

주업은 오픈소스 프로그래머

 

ESN 디스코드 - https://discord.gg/hqHm69E

ESN 텔레그램 - https://t.me/ethersocialofficial

 

ESN 주소: 0x0c74e46b115e19726997dd559d2b6ff1bfb79af6

ETH 주소: 0x89307cb2fa6b9c571ab0d7408ab191a2fbefae0a

댓글 1
  • 초기엔 간단한 알고리즘으로 만들어서 시작해보고, AI 지도학습을 위한 데이터를 수집한 후 간단하게나마 머신러닝 이용하면 좋을것 같습니다.
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