我們強烈期待，GEO通證的發行量不斷增加，資料受讓人的需求強勁，而且GEO的市值肯定會上升。GEO通證價值的增長是基於網路的概念。由於我們的戰略合作伙伴的關係，初期大規模的採用將迅速增加資料建立量，而且已經有力地證明定位資料池具有巨大的內在市場價值。因此，很容易得出這樣的結論：隨著GeoDB的資料池升溫，GEO通證將迅速將那價值融合在其價格中。
3. 基準.促進自然平衡
GeoDB 希望成為向使用者傳遞資訊公平價值的傳動工具，另一方面也保證了買方成本的公平。事實上，網際網路的出現使資訊獲取民主化，但這並沒有妨礙現有大公司利用其主導地位將競爭對手排除在外形成寡頭壟斷。有了GeoDB，我們希望建立一個能夠適應這些情況的解決方案，為自由化的市場留下自由，但要建立機制，防止購買人採取影響生態系統長期生存的不道德行為。
2013年，《金融時報》釋出了一個允許根據資料經紀人[MOR.PRI.13]提供的定價基準來確定我們個人資料價格的互動式計算器[IGL.COM.13]。為便於表述，比如說，假設該計算器的平均成本在1美元左右。
從邏輯上講，因為沒有單個價值，購買人不會購買單個使用者的資料。真正的價值在於擁有數百萬使用者資料的大型資料集。根據這個比率，1個人=1美元，用一百萬個使用者的資料很容易估計資料集的成本。但是，你會以1美元的價格出售你的個人資料嗎？Ancient and Frog設計公司開展了一項研究，量化了個人為獲得IT服務而放棄個人資料的價值，研究結果總結如下[MOR.PRI.13]。
我們預計收到的個人資料價值超過1美元，定位歷史的價值甚至要更高。之前的研究也表明，人們相對於其他資訊更看重某些型別的資訊。斯塔亞諾等人在他們2014年的論文《金錢之旅：以人類為中心的個人移動資料經濟學研究》[STA14]中證實了這一點：“我們發現，定位是個人可識別資訊中最有價值的一類……（而且……大量資訊的價值遠高於個人資訊。”一項當代研究極大地增加了使用者資料的估算成本。具體來說，波士頓諮詢集團在2013年估計，使用者的資料成本約為800美元，而到2020年，該資料成本約為2400美元 [BIG.SEL]。
4. 獲取定價模型
GeoDB追求在全球範圍內開放大資料市場，這就是為什麼我們的定價模式旨在使每個人的資料獲取便利，並提供獨特的定價條件。
為了實現這一目標，為保持使用者利益和購買人成本一直保持平衡，準確設計資料獲取成本非常重要。因此，我們認為有必要將資料獲取成本與GeoDB預期的擴散率聯絡起來，在最初幾年確立處理價，鼓勵購買，並逐步增加購買，直至平衡點。
為了估計GeoDB的擴散，我們採用《創新擴散理論》[EVE03]。埃弗雷特·羅吉斯教授[WIK.EVE]在1962年出版的《創新擴散》一書中普及了這一理論，該理論與此書同名，目的在於解釋新思想和新技術的擴散方式、原因以及速度。
1890年，塔爾德在《模擬的定律》[WIK.GAB]中進一步研究了根據埃弗雷特理論發展的擴散概念。他發現了創新傳播的三個主要階段：1）困難的開頭階段，在這個階段，思想必須與不利環境鬥爭；2）思想幾何級數增長；3）對數階段，這個階段，思想衝動逐漸減弱，而同時出現新的反對思想。隨後的情況穩定了創新的發展，接近了漸近線[WIK.LOG]。這種擴散模型通常是用西格摩德函式，又叫做S曲線，來建模，S曲線廣泛應用於人工神經網路、生物學、生物數學、化學、人口學、經濟學、地球科學、數學心理學、概率論、社會學、政治學科學、語言學和統計學等領域。我們為GEODB定義的成本曲線如下：
● M，最大成本。
● m，最小成本。
● b，GEODB大資料分類賬當前區塊的深度。
● B，達到M前要生成的區塊數量。
● f，曲線傾斜度的調整係數。
我們已建立了以下價值：
5. 獎勵制度-激勵
正確建立激勵制度是關係到GeoDB經濟長期可持續發展的一個重要問題。為保證所有相關方的利益，我們設計了一個公平的激勵制度，可根據我們預期的技術滲透進行調整。
我們的建議方案是進行初始分配（為銷售和團隊目標預先分配的通證），佔總供應的30%，並將剩餘的70%作為獎勵分配。
為分配獎勵，我們確定了一個遞減對數模型。這個模型將在21年的週期內以每5分鐘一個區塊的速度重複，每個週期共提供2207520個區塊。
我們為GeoDB確定的累積獎勵曲線如下：
● T，獎勵的通證數量。
● b，GEODB大資料分類賬當前區塊的深度。
● B，達到M前要生成的區塊數量。
● f，曲線傾斜度的調整係數。
為了分配獎勵，我們確定了資料生成器（90%）和回收池（10%）之間的比例分配，以便在當前迴圈完成後啟動新的迴圈。
架構
目前分散式賬本技術正在開發，尤其是區塊鏈技術，這種情況有時會導致誇大其利益，並忽略其侷限性。
最常見的分散式賬本技術旨在促進經濟價值的傳輸，而不是為了儲存大量資訊，事實上，許多分散式賬本技術實施了阻止這些使用的機制。傳統的分散式賬本技術不是按照大資料範例儲存資料的有效基礎結構，因此也有必要遵循其他方法。我們的架構構想是：
● 提供數百萬使用者的私人資訊。
● 確保太位元組資訊的完整和不變。
● 解決資訊量的查詢問題。
我們的解決方案基於我們使用的混合的分散式賬本技術架構：
1. IOTA需收集大量資料，同時防止追蹤。
2. 管理經濟價值的以太坊ERC-777通證。
3. 用於開發我們基礎結構節點超級賬本架構框架。
1. 資料驗證
向GeoDB提供的每一條資料都必須經過聯盟驗證，確保資料質量有保證、可信並具有所有權。
加入聯盟要執行一個確保加入組織符合規定的選擇過程。需簽訂具有法律約束力的合同，並使用適當的DAO機制確保新成員履行其作為生態系統第一道門禁的職責。加入聯盟成為會員要滿足的要求將在進一步更新中詳細說明。
簡言之，聯盟可以被視為GeoDB生態系統內的協調人，在GeoDB生態系統內，獎勵方法要基於GEO通證。
從技術角度來看，其操作可概括如下：
1. 向GeoDB提供資料的每個使用者必須使用GeoDB的軟體開發工具包並遵守每種資料確定的供應協議進行驗證：
a. 資料流：在有限的IOTA的移動應用管理通道中提供驗證和在時段內提供資訊。
b. 獨立資料：提供加密的 IOTA驗證包和提供個性化的資訊。
2. 向聯盟提供資料及其驗證時，要i）驗證資訊，ii）將其驗證儲存在分類帳中，iii）將資料儲存在雲中以供以後訪問使用。
3. 一旦建立區塊，將自動計算貢獻資訊使用者的獎勵，並在聯盟的分類賬中釋出包含每個使用者應得獎勵的分類賬。在計算獎勵時，應考慮以下幾個方面：
a. 區塊獎勵。然後是分配曲線。
b. 抽象使用者資料。透過使用者到目前為止提供的驗證數量、他所提供的資料型別數量和資訊的區塊數量來衡量。
c. 抽象使用者的影響。透過使用其資料生成資料集的次數進行測量。
d. 中間人。把一部分獎勵分給這個中間人。
4. 定期在以太坊1中寫入一個包含為使用者生成獎勵的彙總分類賬 。使用這個分類賬，每個使用者都可以申請他們的獎勵。在此階段，獎勵節點接受工作指令，檢查使用者是否真的可以獲得獎勵，並執行與此獎勵相關的智慧合約。
首先，只能使用我公司提供的軟體開發工具包向GeoDB提供資料，該軟體開發工具包應與服務或應用程式形成一體，並願意允許其使用者向GeoDB提供資訊。
這個軟體開發工具包包括幾個庫，它允許訪問裝置資訊，並執行操作來驗證和證明裝置和GeoDB基礎結構中的資訊。
此外，GeoDB的軟體開發工具包將整合從生成金鑰到配置分散式賬本技術節點的不同指令碼和實用程式，使開發人員更容易使用。
2. 資料獲取
為了理解如何獲取資訊，有必要了解一些細節。我們將考慮一下幾個方面：
● GeoDB有多條資料，dx。
● 使用一個單射非雙射函式h，可能為每個dx，h（dx）=vx生成一個唯一值。
○ 可能識別這些命名為密碼安全雜湊函式的函式子群。
○ 在GeoDB，我們使用了最知名和測試過的密碼安全雜湊函式sha-256 。
● 每次向GeoDBvx提供dx時，都會計算並儲存在我們的分散式賬本技術中。
● 使用驗證資料，GeoDB可以計算驗證資料集D，該資料集集合了一組資料和一組驗證。
作為固定資料集的最大成本，當使用者在GeoDB獲取資訊時，D的價格由D中包含的驗證與GeoDB中儲存的總驗證相比的百分比決定。
無論支援何種查詢，獲取協議情況如下：
1. 彼得是一個希望從GeoDB獲取已驗證資訊資料集的使用者。他為這次獲取生成一個身份y，並啟動查詢。
2. 對於彼得的查詢，GeoDB生成一個響應，表示i）可用資料量和ii）使用y公鑰Ky加密的D樣本。
3. 如果彼得對D感興趣，他可用GEO通證支付。此付款如果受阻，在提供D之前，GeoDB無法收到支付。
4. 當彼得支付D時，GeoDB可以：
· 生成D。
· 使用彼得的公鑰對本次購買進行加密，Ky。
· 生成一個唯一的結果R，由加密的D和D的驗證組成，R ={加密(D), 驗證(D)}。
· 將R儲存在分散式不變儲存器中。我們目前正在試驗IPFS和Swarm程式。
· 提供到R的連結給彼得。
5. 使用上述方法，任何人都可以知道彼得獲取的資料量，但只有彼得才能知道D。
6. 如果彼得發現D的內容與查詢不匹配，或者D包含未經驗證的資訊，他可以透過放出本次購買的唯一私鑰ky來阻止付款。
關於更多GeoDB資訊：https://www.geodb.com/
更多區塊鏈專案介紹：http://www.qukuaiwang.com.cn/news/xiangmu
