超級買制定了使用者端的使用規則和激勵方式，並透過獲取使用者消費&行為資料，用於分析使用者喜好、生活習慣、年齡層次等因素，構建消費者為中心的使用者社群，推薦使用者相關的消費商家權益。
交易與支付之間建立智慧合約
消費者在與商戶進行消費和交易的同時，將產生大量的消費資料。這些資料包括：消費者資訊與消費&行為資訊。智慧合約將分析出其中的有效價值，並從資訊深度、消費金額大小、消費頻次等不同維度，對使用者進行積分獎勵。
用區塊鏈建立人臉AI消費護照
根據消費者歷史記錄重構全面的使用者人臉AI消費護照和消費畫像。其中包含： 年齡層次、職業、位置、消費能力、性別等維度。
超級買Token激勵
超級買平臺內部激勵和生態運營都以token的形式進行運轉，簡稱XPS。使用者刷臉簽到，主動上傳自己的消費資料，使用者社群建設等行為，都使用XPS對使用者的貢獻度進行衡量。
超級買的結構
超級買結構：是一條完整的記錄個人消費&行為資料的資料鏈，以及一套基於使用者支付資料的作業系統 OS 組成。
超級買將會把同一消費者的不同消費資料及消費行為記錄在資料鏈中，同時個人消費資訊對運營商戶來說具有私密性，使用者的身份、住址、聯絡方式等資訊商戶無任何方式獲得。
超級買區塊鏈生態建設
消費者，消費場景，服務商，這三者是超級買生態的重要組成部分。
消費者既是消費&行為資料的生產者，也是超級買的擁有者，以Token的形式衡量使用者的參與度和貢獻度。
不同消費場景，例如百貨商場，購物中心等，能夠用超級買平臺的Token，代替原有的積分系統。
超級買生態去中心化互信機制
超級買使用區塊鏈技術手段解決不同中心節點之間的資料割裂，減少資料摩擦成本。超級買具有透明、真實、不可篡改等特性，能夠構建起一條不同品牌、不同商戶、不同消費場景、不同支付渠道、不同貨幣之間的互信機制。
超級買還可以為銀行徵信體系、個人徵信、政府監管等外部應用系統提供消費行為資料介面。
XPS區塊鏈消費導購精準投放平臺
超級買具有描繪使用者畫像的使用場景、其較強的消費溯源能力以及對於使用者社群行為的記錄，能夠將商戶所提供的服務精準地推送給有真實消費需求的使用者。大大提高了廣告的精準性，減少了流量在傳遞過程中的墒值。
為了更精準地對接使用者和企業，我們使用深度機器學習（DeepingLearning）來不斷最佳化對超級買中使用者和企業需求的理解。具體來說，我們使用兩種神經網路的結合來提高兩端需求匹配的準確性。基於各種消費資料， 我們透過採用卷積神經網路（Convolutional Neural Network）作為基礎來預測使用者的消費需求。 同時結合使用
乘法神經網路 (Product-based Neural Network) 來提高對消費需求的預測準確率。 我們以此來預測消費者的各種隱性消費需求， 讓最被需要的品牌商以很低的成本接觸到消費者。
簡單來說， 乘法神經網路可以用以下公式來粗略表達：
而他的結構可以大致地用下圖描述。
使用者端
消費者可以透過刷臉簽到，刷臉支付等消費&行為獲取激勵，激勵並非由超級買上的企業支付，而是超級買依據消費者的消費&行為根據相應演算法發放Token XPS。
消費金融
消費資訊同樣反應了消費者的消費習慣與誠信記錄，消費者信用體系的建立是超級買另一重要組成部分，是基於超級買資料對消費者畫像進行描述的關鍵資訊之一。大資料的分析讓消費者的信用值更具有參考性可減少壞賬和信貸損失。
應用網路
超級買將建立全球線下一體的應用網路體系。第一階段將以港澳臺為重點區域建立完善的應用線下資料記錄。在未來的3年內，我們將覆蓋全球70%的國家和地區，建立統一的消費資料鏈。商業零售是使用者基礎資料的第一環節，透過應用網路的建立逐漸發展為全消費領域。
服務生態
超級買記錄了大量消費者資訊和消費者行為，我們將引入各類消費場景進入到超級買系統中，透過提供大資料分析，可以幫助消費品牌進行商業決策、進行使用者篩選和分類、提高品牌的使用者體驗、提供數字營銷與品牌推廣服務等。
去中心化的消費者社群
超級買記錄了真實的使用者消費資料，不同愛好、不同消費習慣、不同年齡層次的使用者形成社群，相同需求使用者之間有交流與分享的動力。
在社群中，消費者可自由上傳所消費商品的心得體會，超級買平臺透過token激勵，建立分享和評價的社群體系，消費者之間還可以透過Token進行服務或商品的自由流通。
技術方案
很明顯，Xpense是具有實際落地場景的應用型區塊鏈產品。因此，Xpense無需再造底層區塊鏈的基礎設施，而是利用和最佳化現有的底層鏈技術來滿足應用場景中的需求。總體而言，我們用到了以下技術方案來解決幾個應用場景中所面臨的一些基礎問題。
區塊鏈基本技術架構
超級買將使用區塊鏈的技術手段解決資料割裂的現狀。 超級買也是不同商場、不同品牌、不同支付渠道、不同貨幣之間的互信依據。
超級買還提供了銀行徵信體系、個人徵信、政府限制令等外部條件與消費資料甚至是消費行為本身之間的互信介面。
區塊鏈的本質是幾項技術的組合應用：分散式資料庫、P2P通訊、加密和共識機制。我們用基礎的區塊鏈構架來保證記錄的消費&行為資料不可篡改和偽造，從而保證了真實消費資料的價值。記錄的任意一位消費者的消費&行為資料都形成一個資料區塊，其中包含上個區塊（上一個有效消費&行為資料）的驗證和hash函式簽名。由於這些資料塊以鏈式結構連線，改動任意一個資料塊會影響到所有其後的資料塊。再加上任意的改動需區塊鏈中超過50%的節點都驗證認可，因此實際上這些消費&行為資料被篡改的可能性微乎其微。
區塊鏈計算延時的解決方案
區塊鏈技術是基於分散式資料庫的協同而產生的，因此區塊鏈在確認一筆交易時需要多個節點的同步認可，這讓區塊鏈的計算效率先天性地遠低於中心化的計算。當區塊鏈僅用做加密貨幣（例.比特幣）交易的確認時，計算延時是被習慣和容忍的。畢竟，很多時候銀行轉賬也並非即時（尤其在跨國交易時）。
簡單地說，Xpense會根據一定機制來鎖定主鏈的消費&行為資訊，在多條側鏈上高效地實現消費&行為資訊的確認。在滿足一定條件後側鏈會將更新的區塊返回到主鏈中。
資料儲存
在Xpense的使用場景中，消費者在商業實體內的各類消費&行為都會被記錄。而區塊鏈相當於一個分散式賬本，該賬本在所有節點都有副本。如果該賬本過大，則節點的儲存能力將會遭遇挑戰，而各節點的同步速度也將會更嚴重地降低。這讓區塊鏈不適合用於儲存檔案資料本身（例如.圖片）。因此，我們把這部分資料儲存在區塊鏈之外，而把消費&行為的儲存資訊放在Xpense上相應的區塊中用hash函式加密並打上時間戳。
共識機制： DPoS
Xpense使用委任權益證明Delegated Proof of Stake（簡稱DPoS）作為節點間驗證消費資訊的共識機制。在加密貨幣技術中，使用共識演算法來保證整個區塊鏈網路的安全可靠，著名的共識演算法包括比特幣網路使用的工作量證明PoW，以及Peercoin和NXT使用的權益證明PoS。但是，和比特幣不同，在Chain Retail的使用場景裡，權益獲取是和消費&行為資料的貢獻相關的，計算工作量並不是一個衡量權益分配的標準。
而這些共識演算法都不能解決驗證計算的效能問題，尤其是PoW演算法大量消耗計算所需的電力。因此，我們需要一個高效而相對簡單的共識機制。委任權益證明DPoS很好地解決了效能和能耗的問題。
價值賦值和價值模型
超級買發行的Token簡稱為XPS，並在超級買整個生態內進行應用和流通。
為了進一步推廣超級買平臺，激勵使用者開放資料，建立基於消費&行為資料的生態網路，超級買將進行Token生成活動。超級買不接受系統內的其他中心化組織建立自身系統內部的新形式消費&行為資料憑證，以建立全球統一互信的激勵體系。
第一階段共生成200億Token，其中80億將用於使用者激勵和生態建設。超級買的收益將用以市場營銷、最佳化方案（iOS、Android）、以及到本地貨幣的轉換。
價值賦值
超級買代幣是對消費者的獎勵，使用者獲得代幣後能夠進行自由交易。累積消費資料是獲得token的原因，但並非簡單的線性關係。我們將根據“消費資料挖礦”演算法計算相對應的代幣返利數量，並給對應的賬戶充值Token進行獎勵。
基本價值模型
我們確定XPS將在多個開放市場進行公開交易，這種交易不受超級買的影響，而超級買也無力無意願對公開市場交易，作任何的干預和影響。
假定任何交易者的交易行為都不能影響交易的自由性和公平性，那麼XPS的市場價格，將完全取決於其基礎層面的內賦基礎。我們可按照費雪貨幣數量論模型，給予分析掲示：
費雪的貨幣需求理論集中體現於貨幣數量方程：MV=PT(1)
其中：
M：一定時期內流通貨幣的平均量，
V：貨幣的平均流通速度；
P：一個適當的價格平均數，代表所有交易商品或勞務的平均價格（用價格指數表示）；
T：一個適當選定的數量指標，代表了該時期內商品或勞務的總交易量。
當P1小於1，意味著Token使用量不足時，代表市場價呈跌勢；而當P1大於1時，則表示Token使用量足夠大，Token流通量相對不足，進而對Token使用需求就大，Token價格就呈上升態勢。
代幣升值邏輯
在超級買生態中，使用者的消費&行為資料是“消費挖礦演算法”中唯一的生成依據。消費者透過其真實消費的消費&行為獲得一定數量的Token。
根據價值模型，Token的流通是升值的原因，不同消費商家與使用者對早期的Token進行積累和交易促成了Token升值。另外，Token不斷的生產將會不斷的降低代幣的價值，我們將引入服務廠商進入超級買生態，透過商業服務等方式，從商家端進行迴流和銷燬。商家和品牌是使用超級買平臺資料紅利的盈利機構，他們將會主動制定有利規則獎勵使用者從而收取使用者手中的Token。
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