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Rarity.tools稀有度排名:NFT稀有度的计算方法

正如在介绍rarity.tools的文章中所指出的,在收藏NFT项目的Discord中,人们最常问的问题之一是’我的NFT有多稀有?’。

疑问

Rarity.tools稀有度排名:NFT稀有度的计算方法
Bored Ape Yacht Club #73

通过查看属性,你可能能够确定一个NFT具有一些罕见的特征。

但这个NFT与其他NFT相比有多罕见?当比较两个NFT时,你是否只是简单地比较每个NFT的最罕见的特征?

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Bored Ape Yacht Club #9941,他比上面 #73 更稀有吗?

因为每个NFT都有多个特征,所以必须有一种方法将所有特征的稀有性合并为每个NFT的一个单一值,以便能够对它们进行实际排名。

人们有许多方法按稀有度对NFT进行排名。下面我们谈一谈其中的一些。

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罕见特征稀有度排行

这指的是通过简单地比较每个NFT中最罕见的特征来比较NFT。例如,比较上面的猿类
  • 73号猿猴最稀有的特征是出售金毛,有0.46%的人拥有。
  • 9941号猿猴最稀有的特征是无聊的无毛匕首,有0.28%的人拥有。
  • 猿猴#9542最稀有的特征是无聊的不修边幅的披萨,有0.26%的人拥有。
Rarity.tools稀有度排名:NFT稀有度的计算方法

使用罕见特征稀有度,NFT ID 1会赢,因为它最稀有的特质(特质1)有10%的稀有度,低于NFT 2的任何特质。但是NFT 2的其他特征都比NFT 1的所有其他特征要稀少得多。总的来说,NFT 2不是更有价值吗?

这就是按特质稀有度排名的弱点。它根本不看NFT的整体稀有性,只看最稀有的特征。

平均特征稀有度

  • Ape #73平均特性稀有度是4.05%。
  • Ape #9941平均性状稀有度是6.056%。
  • Ape #9542平均性状稀有度是6.452%。
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例子集B:一个有10个NFT的集子
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统计学上的稀有度

在统计学稀有度中,据我所知,这是由Adam Chekroud第一次写到NFT,你通过将所有的特征稀有度相乘来计算NFT的总体稀有性

例如,如果一个NFT有两个特征,其中一个特征为10%,另一个特征为50%,那么该NFT的 “统计稀有性 “将是(10%*50%)=5%。

对于我们的3只ape,为了使结果合理,我们需要加上类人猿没有帽子的概率为22.56%,类人猿没有耳环的概率为70.23%,类人猿没有衣服的概率为18.8%。 可以说,在 “平均特质稀有性 “计算中也应该加上这些,但这不会改变最终结果,相反,它只会使结果更加极端。

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在Excel中的计算结果是怎样的?
  • Ape #73统计稀有性是0.00000000070744%。
  • Ape #9941统计稀有度是0.00000056965722%。
  • Ape #9542统计稀有度是0.00000044983967%。

在仅仅比较3只猿猴时,三种不同的方法有三种不同的结果。想象一下,当对10000个完整的集合进行排序时,它们之间的差异会有多大!

因此,如果这篇文章不能说服你什么,它至少应该说服你,对NFT的稀有性进行排序是一个没有明显解决方案的问题。

统计学上的稀有度在实例集A和B的对比

现在让我们看看统计稀有性在我们测试特征稀有性和平均特征稀有性的两个例子集合中的表现。

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有些人可能会说’但我认为统计稀有性是’统计上正确的’?

问题是,通过将每个NFT特征的所有稀有性相乘,你并没有真正衡量一个NFT在特定NFT收藏中的稀有性。真正被衡量的是其他东西,我将留给读者去思考,因为这篇文章会变得比现在还要长。

让我们接下来看看稀有度得分。

稀有度评分:它是如何计算的?

稀有度评分在实例集A和B中的对比

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例子集A:每个特征值的稀有性得分和每个NFT ID的总稀有性得分
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总结

接下来是什么?

原文来源:https://raritytools.medium.com/ranking-rarity-understanding-rarity-calculation-methods-86ceaeb9b98c

本文原文非中文版本,由BruceX进行翻译,如若转载,请注明出处:https://www.iota.love/202204/ranking-rarity-understanding-rarity-calculation-methods/