通过量化公共声誉以赋予链下业务关系信用

大多数发生在链外的日常业务关系本质上是一系列交互或非正式交易。随着时间的推移，非正式交易揭示了实体之间的工作关系，构成了量化声誉的基础。

以下是可以从非正式交易中推断出的一些类型的信号，以进一步用于声誉量词：

• 该实体与谁合作？

• 您与他们合作的一致性/频率如何？

• 他们在决策过程中扮演的角色。

• 你的记录是什么？

这些只是一般化的例子。如果您将此用于高度专业化的用例，例如，衡量公众影响者的声誉，您可以创建一个审计跟踪，揭示一组更丰富的特征：

• 他们涵盖的主题

• 他们认可与否决特定主题的频率如何？

• 他们对粉丝和追随者的影响

• 它们跨平台的一致性（例如 Twitter 与 Telegram）

所有这些信息都可用于量化声誉的各个方面，进而可用于创建无抵押的金融信号或成为新型加密资产的基础。

我们最终拥有的本质上是业务实体之间工作关系的社交图。

我们希望通过从非正式交易中提取链下信号（如谁做生意、多久做一次等）到一个基于 Taraxa 审计日志的量化信任系统中来衡量一个人/实体的声誉。通过从非正式交易中推断公共声誉信号（即它们发生的协作平台，如 Slack、即时聊天消息平台，甚至口头协议），测量和量化数据，以便能够查看一些高级指标和提供更多价值信息。

声誉量词如何使链下数据受益,金融机构：

• 银行、审计师、会计师
  

信用金融实体可以在确定信用记录很少或没有信用记录的公司的信誉时使用这种类型的声誉量词。风险投资和基金：

• 超越关键字以更好地了解当前趋势。

需要一个查看趋势和信号的数据分析系统。现在只有关键字搜索，但需要更好的方法来聚类关键字。大多数解决方案采用搜索引擎方法。但是您怎么知道要查找哪些关键字呢？