KNN3：赋予Web3 深度解析链上数据的能力
在Web3世界中，用户在区块链上产生了大量交互行为，这些用户行为不仅反映了用户的行为模式，也诠释了相互之间的联系。KNN3能够将这些用户行为转化为一个庞大的关系拓扑图。
原文标题：KNN3：赋予Web3深度解析链上数据的能力
原文作者：Bryan
原文来源：Web3工场
Web3打破了数据垄断，大大降低了数据聚合和数据跨平台的摩擦成本。在数据价值凸显的时代下，越来越多的开发者想要在区块链这个开放数据库上“淘金”。
这种数据范式的开放式转变所带来的一个新范畴是社交关系，仅在以太坊上就有12亿个地址。
多链上的每一个新区块都会产生大量的用户数据，因此利用这些数据足迹来连接Web3用户，从而构建丰富的社交关系网络，将是Web3淘金热的一大热点。
KNN3 Network 是一个Web3 关系图谱解决方案，旨在帮助 Web3 构建者挖掘多个区块链之间的深度数据关系。
KNN3 Network 提供了一个可组合且可优化的图形解决方案，可无缝同步区块链实时数据。
因此，Web3 开发者可以利用实时的Web3 社交关系动态来构建他们的dApps。在Web3世界中，用户在区块链上产生了大量交互行为，这些用户行为不仅反映了用户的行为模式，也诠释了相互之间的联系。
KNN3能够将这些用户行为转化为一个庞大的关系拓扑图。
KNN3是如何构建这些关系网络的呢？
每个链上行为都会在区块链上留下痕迹，首先第一步就是如何读懂这些行为，因此KNN3从3个维度来定义用户的交互痕迹，即行动、状态和链接。
1.行动，即用户所做的行动。例如：参加的活动、交易/转让记录等。
2.状态，即用户目前获得的状态。例如：NFTs/tokens的所有权，会员资格，域名服务等。
3.链接：即用户明确拥有的现有连接。例如：RSS3/Twitter的社交关系网。
读懂了链上数据之后，就可以利用k-NN算法 (k-Nearest Neighbors Algorithm)来有效的描述用户之间的社交关系了。
在 k-NN 算法下，平台对用户的分类就从过往标签式的静态分类，转变成了交互式的动态分类。
每一个用户的行为，都在重构整个关系网络的构造，也丰富了现有的关系维度。
目前，KNN3已经上线了其数据分析图谱Graph QL，Web3.0 应用开发者可以通过其 API 实时且无缝地检索任何 Web3.0 用户的网络社交关系。
通过Graph QL，可以诠释出Web3用户之间更深层次的关系，不止可以从人与人的关系去理解，还可以从资产的角度去理解，比如，分析某个NFT持有群体以及相关联的社区。
KNN3网络中构建的每种关系都可以有不同的角度来诠释分析，Web3构建者可以用这些丰富、实时的链上关系构建他们的dApps，主要用例如下：
1.Web3原生的营销方式
KNN3网络可以为Web3 dApp开发者建立一个发现引擎，根据他们的历史行为和现有关系发现潜在的目标用户。
关于【KNN3：赋予Web3 深度解析链上数据的能力】的延伸阅读
Notcoin&UXLINK：Mass Adoption的链上数据对比
NOTCOIN和UXLINK是Telegram生态中备受关注的加密货币项目，前者拥有500万用户，后者拥有700万注册用户和800万可触达用户。两者的大规模采用方法不同，NOTCOIN以游戏和Meme为主，UXLINK则通过社交和基础设施吸引用户。NOTCOIN的链上数据在TON上，UXLINK的主要数据在Arbitrum/EVM上。NOTCOIN和UXLINK都有激励方式和Token用例，前者已有160万持有者，后者通过发行4个等级的社区NFT实现分层运营。UXLINK预计将成为史上覆盖人数最多的空投，日活用户超过50万。NOTCOIN总供应量为102,719,221,714枚，78%分配给矿工和NFT持有者，UXLINK采用双代币模型，65%分配给社区贡献者和开发者。期待更多像NOTCOIN和UXLINK一样优秀的产品能够缩短我们与Web3大规模采用的距离。
Notcoin & UXLINK: Mass Adoption的链上数据对比
NOTCOIN和UXLINK是基于Telegram的项目，前者以游戏和Meme为主，后者是社交平台和基础设施。两者的Mass Adoption方法论不同，NOTCOIN注重游戏，UXLINK以社交为切入点。UXLINK还积极引入外部开发者，提供API和协议层。Pepe和UXLINK都有潜力成为本周期的成功范例。UXLINK采用双代币模型，包括实用代币和治理代币，总供应量为1,000,000,000枚。期待更多像UXLINK一样优秀的产品推动Web3大规模采用。
通过KNN3网络，你可以用全范围的Web3用户数据和深入的关系来推广活动，这样就可以以更高的精度和更低的成本来下沉市场。
2.Web3算法基础设施
通过使用KNN3网络，算法开发者和Web3社交应用开发者能够用大量的数据和现成的Web3关系网络来训练算法。
3.Web3金融赋能
从AI方面，KNN3网络图的数据结构对许多高级人工智能模型来说是算法非常友好的。
除此之外对于擅长捕捉巨鲸的交易者来说，通过即时的链上流媒体数据反馈，允许交易者深入研究链上关系，来快速决策获利。
近日，Web3 数据管理协议 KNN3 Network 完成 240 万美元种子轮融资。
此轮融资由HashGlobal 和复星国际联合创始人梁信军领投，参投方包括Mask Network、MetaWeb Venture、Eniac Venture、Tess Venture、Stratified Capital、Fundamental lab、Incuba Alpha、Zeuth Venture、Cogitent Venture、Atlas Capital、ETHsign、Impossible Finance、RSS3、ShowMe 等。
笔者认为KNN3赋予了Web3应用深度解析链上数据的能力，其建立的关系不仅仅是一个普通的搜索的关系，它还可以跟资产有关、跟过往行为有关、跟兴趣爱好有关。
此外KNN3与其他优秀的Web3协议一样，遵循了模块化精神，避免重复工作和造轮子。
Web3的模块化精神本质上就是只做一件事，把该做的事做好。例如在文字创作上，Mirror协议只负责编辑和发布文章，再由其他的协议负责分发推荐算法和更多自定义功能。
在如何利用数据上，也有一套逻辑链条。
作为上游的区块链丰富的数据，经过数据协议RSS3、CyberConnects的捕获，在错综复杂的系统中找到了“点”，并初步链接各用户之间的关系“将点连成线”。
再到KNN3在前者的基础上构建用户之间的关系图谱，“将线组成网”，有效的描述了用户之间的关系。
最后到了下游的应用开发者，在已经形成的人际网络上进行挖掘，“从二维的平面上映射出不同维度的“多向价值”。
团队方面，KNN3的团队包括，经验丰富的加密人士，大都经历过交易所、钱包、智能合约等方面的产品开发，对加密行业有着很深的理解。
以及优秀的 Web2.0 算法工程师和架构师，他们有丰富的大厂经验，是KNN3的主力开发者。
责编：Lynn
免责声明：本文仅代表作者个人观点，不代表链观CHAINLOOK立场，不承担法律责任。文章及观点也不构成投资意见。请用户理性看待市场风险，以及遵守所在国家和地区的相关法律法规。
图文来源：Bryan，如有侵权请联系删除。转载或引用请注明文章出处！
