論文の概要: Maximizing NFT Incentives: References Make You Rich

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06459v1
• Date: Fri, 9 Feb 2024 15:04:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-12 16:25:48.489944
• Title: Maximizing NFT Incentives: References Make You Rich
• Title（参考訳）: nftのインセンティブを最大化する - 参考文献を豊かにする
• Authors: Guangsheng Yu, Qin Wang, Caijun Sun, Lam Duc Nguyen, H.M.N. Dilum Bandara, Shiping Chen
• Abstract要約: 現在のNF(Non-Fungible Token)インセンティブメカニズムは、スケーラブルな組織構造の可能性を見落としている傾向があります。 本稿では,DAG(Directed Acyclic Graph)ベースのNFTネットワークとして本質的に構成された新しい参照インセンティブモデルを提案し,分析し,実装する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.943871561481494
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we study how to optimize existing Non-Fungible Token (NFT) incentives. Upon exploring a large number of NFT-related standards and real-world projects, we come across an unexpected finding. That is, the current NFT incentive mechanisms, often organized in an isolated and one-time-use fashion, tend to overlook their potential for scalable organizational structures. We propose, analyze, and implement a novel reference incentive model, which is inherently structured as a Directed Acyclic Graph (DAG)-based NFT network. This model aims to maximize connections (or references) between NFTs, enabling each isolated NFT to expand its network and accumulate rewards derived from subsequent or subscribed ones. We conduct both theoretical and practical analyses of the model, demonstrating its optimal utility.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,既存のNon-Fungible Token(NFT)インセンティブを最適化する方法を検討する。 NFT関連の多くの標準や実世界のプロジェクトを調査した結果、予期せぬ発見が得られました。 すなわち、現在のNFTインセンティブメカニズムは、しばしば孤立的で一度使用可能な方法で組織化され、スケーラブルな組織構造に対する彼らの可能性を見落としてしまう傾向にあります。 本稿では,DAG(Directed Acyclic Graph)ベースのNFTネットワークとして本質的に構成された新しい参照インセンティブモデルを提案し,分析し,実装する。 このモデルは、NFT間の接続(または参照)を最大化することを目的としており、それぞれの孤立したNFTがそのネットワークを拡張し、その後またはサブスクライブされたネットワークから得られる報酬を蓄積することができる。 我々はモデルの理論的および実践的な解析を行い、その最適性を示す。

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