基于区块链技术的数字资产投资生态币泡泡平台介绍

基于区块链技术的数字资产投资生态本质上是一种社区驱动的经济生态，而社区很大程度上是靠网红或者 KOL 聚集起来的，KOL依托移动互联网传播和社交平台推广，可以聚集大量的社会关注度，形成庞大的的粉丝和定向营销市场，最终形成完整的 KOL 产业链条驱动的新型经济模式。

币泡泡平台聚焦于普通投资者和新入场用户在数字资产市场投资过程中面临的行业门槛高等现实问题，构建以项目为中心的知识图谱、由 KOL 专业投资分析师组成的新型投顾生态，平台集新用户投资教育、项目市场营销、大神荐币、大神带单和一键跟单为一体，满足新入场用户的投顾需求，让投资者可以在变幻莫测的数字货币市场中获得更多盈利机会，实现零门槛炒币。币泡泡旨在成为全球加密货币投资者和 KOL 驱动的新型数字金融投顾生态，为全球加密货币投资者提供无缝的加密货币投资体验，同时实现 KOL 的知识变现与带单喊单需求。通过融合通证经济机制，币泡泡将会成为全球数字金融第一站和币圈流量入口，加速增量用户和增量资金无缝便捷地进入币圈，推动数字货币投资行业的进步。

1. 战略定位

• 币泡泡是一款数字金融投资者的移动端入口。币泡泡致力于打造一个丰富、有趣又实用的数字金融投资顾问生态，帮助数字金融投资圈新用户可以迅速融入圈子与文化，提升自身投资技巧，获得更好的投资收益。

• 币泡泡的目标是成为传统金融投资者进入数字金融世界的第一站、成为增量用户与增量资金的第一入口。

2. 项目现状

诞生于熊市的币泡泡，凭借其 KOL 驱动社区生态展现出了强大的生命力，在众多加密货币投顾产品中脱颖而出，获得了广大投资者支持。经过一年多的发展，币泡泡目前已经有超过 18 万注册用户，1 万多日活用户，建立了 1000 多人以上规模的 KOL 分析师集群，以及数万投资者的用户社区，月营收目前已突破 40BTC。随着用户及KOL 规模的壮大，币泡泡将始终以 KOL 为核心，并围绕投资交易建立坚实的生态基础。

（1）币泡泡 APP

币泡泡 APP 致力于打造成一款 KOL 驱动的全新数字货币投顾工具，目前 APP 业务涵盖投资教育、实时动态、大神荐币、大神带单、行情及消息预警等几大板块。目前币泡泡APP的特色功能主要包括：

①新用户入门教育

通过模拟实战，完成高手进阶，参与操盘大赛，瓜分丰厚奖池，使广大新用户和投资者可以零门槛迈入精彩的数字金融世界。

②KOL 荐币与跟单

拒绝复杂的 K 线分析，只看 KOL 买卖点位，完成跟单操作。

③操盘动态实时推送

汇集人气大咖在线操盘，用户订阅后可以获得 KOL 操盘的一手资料，买入，卖出第一时间收到消息推送。

④行情智能预警

KDJ 与 BOLL 指标联合运用，价格异动提醒第一时间掌握行情波动。实时指标智能预警，休闲、操盘两不误。

⑤大神带单

KOL 可以选择币种进行带单，带单选择看跌赚币和看涨赚钱，发起带单设置查看费用，付费后可查看买入价，止损价，卖出价，结束价。

图 3～5 为币泡泡 APP 功能示例图。

（2）核心运营数据

币泡泡自运营以来一直在不断地吸引着大量投资者进行 KOL 跟单交易。今年 7 月份，平台累计注册用户 18 万余人，日活 11000 多人，用户月平均停留时间逐步提升。值得一提的是币泡泡用户均是会在平台产生实际消费的高价值用户，一般行情咨询软件的用户数量不可相提并论。

币泡泡一直重视专业 KOL 投资分析师的生态建设，截止今年 7月份平台已经累计注册审核通过 1100 余个分析师。对于新开户或未经验证审核的用户，为了安全起见，币泡泡坚守一个例行的做法：仅允许投资者跟单经过验证的 KOL 和已经被证明有过成功经验的 KOL，投资者可以在 KOL 的个人资料中查看统计数据。

在为机构或企业服务方面，币泡泡从 19 年初稳定运营以来，已经累计为超过 60 家企业客户进行项目宣发与推广等服务，实现营收稳步增长，在今年 7 月份实现月营收 40BTC 的重大突破。

4. 社区建设

作为一个社区驱动型项目，币泡泡一直重视社区建设，先后举办了多场次的荐币大赛、冠名操盘大赛、大 V 口令红包、表情包活动、精准空投、点赞活动等社区活跃方案，形成了一支庞大的数字货币交易社区，构建了币泡泡平台+KOL 集群+社区的三级宣发架构，极大地提高了项目宣发的效率，实现了指数级的推广效果。

5. 行业生态建设

币泡泡生态系统包含两个重要的生态平台，即广告平台和内容付费，生态角色包括投资者、KOL 意见领袖、项目方、交易所和区块链媒体。广告平台：随着区块链技术的普及和加密货币的快速发展，币泡泡凭借其强大的 KOL 生态迅速吸引了大量广告主进驻平台进行广告投放，广告主包括项目方、交易所和区块链媒体。内容付费：随着币泡泡平台规模的增长，越来越多的投资者和 KOL 意见领袖进驻平台并提供独家优质的荐币信息，币泡泡平台的内容付费项目主要为KOL 荐币和投资者跟单，部分高质量的荐币内容往往采用付费订阅的模式，对于免费内容或荐币信息，后期投资者可以采用打赏形式。下图为币泡泡项目运营以来服务过的项目和交易所。通过打通行业上下游、连通项目方交易所与用户，币泡泡平台将成为区块链生态的粘合剂，呈现出极高的行业价值。

系统架构及关键技术

1. 系统总体架构

币泡泡经过一年多的快速迭代开发，目前已经进化到 5.0 版本，实现了模拟操盘、大神荐币、大神带单等核心功能，积累了大量 KOL交易策略和历史数据。为了进一步丰富平台功能，打造新型 KOL 社区驱动的数字金融投顾生态，下一代的币泡泡平台将融入通证经济激励机制并进行全面的系统性重构。下面首先介绍一下币泡泡当前版本的系统架构，在此基础上提出全新升级的下一代币泡泡系统架构。

（1）币泡泡当前技术架构

币泡泡 APP 当前采用四层技术架构，分为数据层、逻辑层、业务层和展示层。数据层主要功能是从交易所、行情数据平台等采集外部数据，包括交易所行情报价、资讯和舆情数据、链上交易数据等，为上面的逻辑层和业务层提供基础数据支撑。逻辑层主要实现对底层外部数据的处理，包括行情数据清洗、推送通知管理、KOL 历史数据统计、KOL 交易策略管理、广告管理、行情预警等核心功能模块，为业务层提供核心数据与逻辑功能。展示层包括币泡泡 APP、公众号和微博等。

（2）币泡泡全新技术架构

下一代币泡泡平台将继续着眼投资者在数字资产市场投资过程中面临的现实问题，构建以项目为中心的知识图谱、由 KOL 专业投资分析师组成的新型投顾生态，平台集新用户投资教育、项目市场营销、大神荐币、大神带单和一键跟单为一体，满足新入场用户的投顾需求，让投资者可以在变幻莫测的数字货币市场中获得更多盈利机会。

下图为下一代币泡泡平台的总体技术架构，通过采集海量 Web页面以及项目相关的结构化/非结构化数据的处理整合，结合机器学习/深度学习方法，构建一个完整的项目知识图谱，为投资者呈现一个完整的项目画像，助力投资者和专业投资分析师做出更加合理的投资决策。总体来讲，下一代币泡泡将构建一个以区块链行业知识图谱和数字资产交易大数据为支撑，集在线用户投资教育、大神荐币、大神带单、一键跟单等核心功能为一体的新型数字金融投顾生态。

2. 关键技术

（1）分布式爬虫集群

分布式智能爬虫集群主要用于爬取数字资产的实时行情、咨询、社交动态、区块链知识图谱的语料库等数据。一般情况下，用普通基础爬虫爬取一个 web 页面（约 20KB）大约需要 2 秒钟，而对于一个 50GB 的语料库爬取任务，大约需要 26W 秒，换算成天数的话大约需要 30 天左右才能完成。如果发生意外情况、例如断电，断网，爬取任务就会意外中断，甚至会导致之前爬取的内容丢失。目前大规模的数据爬取主要采用分布式爬虫来解决以上问题，此外数据采集还需要考虑爬虫被屏蔽的解决方案，采用智能化的防屏蔽手段。平台在建设之初就考虑了数据爬取过程中可能遇到的问题，通过构建分布式的智能爬虫集群来实现大规模的区块链行业语料库。

为了解决单机版爬虫的存在效率地下问题，平台采用 Scrapy 框架并结合 Scrapy-Redis 组件开发分布式的爬虫引擎。分布式智能爬虫集群采用分布式主从架构，如下图所示，设置 1 个 Master 服务器和多个 Slave 服务器，Master 管理 Redis 数据库和分发下载任务，Slave 部署 Scrapy 抓取网页和解析提取项目数据，最后将解析的数据存储在同一个 MongoDb 数据库中。

分布式智能爬虫引擎主要包括以下模块：

①爬虫模块

爬虫模块主要实现爬取策略的设计、项目数据字段的设计、增量爬取、请求去重等功能。

爬取策略的设计： Master 端爬虫主要爬取下载到内容详情页链接，通过 Redis 分享下载任务给其他 Slave 端的爬虫。Slave 端主要是负责对详情页链接的进一步解析提取存储到数据库中。

去重与增量爬取，对于服务器有很重大的意义，能够减少服务器的压力以及保证数据的准确性。如果不采取去重处理，那么抓取的内容会抓取大量重复内容，让爬虫效率极大的下降。其实去重流程很简单，核心就是每次请求的时候，先判断这个请求是否在已经爬取的队列当中。如果已存在，则舍弃当前请求。

②中间件模块

中间件模块功能包括防屏蔽、下载异常处理等。

爬虫防屏蔽中间件：大规模的爬虫会给网站增加大量的负载，影响正常用户的访问。分布式爬虫将不间断的访问网站内容，如果不采取伪装措施，很容易被网站识别为爬虫行为而屏蔽掉。在具体实现时可以采用多种方法来防止爬虫被屏蔽，包括模拟不同浏览器行为、更换代理服务器及网关、降低爬虫爬取网页频率、减少爬虫并发进程数量、禁用 Cookie 等措施。

爬虫下载异常处理组件主要是对爬虫异常状态的处理，有利于提供爬虫的健壮性。爬虫在访问网站时可能会存在各种各样的状态，防止屏蔽组件可以捕捉到状态码并进行相应处理。

③数据持久化存储

数据存储模块主要负责将 Slave 端爬取解析的页面进行存储。数据存储分两个部分，一是网页链接的存储，二是项目数据的存储。网页链接存储于 Redis 数据库，用于实现分布式爬虫的下载管理；项目数据包括新闻数据和评论数据。当数据量大到一定程度时，可以做Mongodb 集群来解决问题。

（2）区块链项目知识图谱

①知识图谱背景

现实世界中存在大量半结构化、非结构化数据，特别是在区块链项目分析领域，投资者或者 KOL 分析师要面对项目官网、白皮书、github 代码库、各类评估分析文章、新闻媒体报道等海量数据，且这些数据以文本、网页、pdf 文档、代码等各种形式存在，如何有效利用消化这些数据，挖掘项目的潜在的实体关系，简化分析师的投资决策流程。币泡泡未来规划版本将采用知识图谱技术来重构整个区块链行业特别是项目分析领域的信息处理流程，极大提高用户获取区块链项目信息的效率，并辅助 KOL 分析师更好地分析挖掘热点项目，做出更好的投资决策。

区块链行业的数据源主要来自两种渠道：一种是平台业务本身的数据，这部分数据通常包含在公司内的数据库表并以结构化的方式存储；另一种是网络上公开、抓取的数据，这些数据通常是以网页的形式存在的非结构化数据。前者一般只需要简单预处理即可以作为后续AI 系统的输入，但后者一般需要借助于自然语言处理等技术来提取出结构化信息。

知识图谱是谷歌 12 年提出的，属于人工智能的一个分支，其研究目标是从海量的公开数据中挖掘发现现实世界中各实体间的关系，并从中推理出有实用价值的知识。知识图谱具有强大的事物关联能力，使得信息更容易被搜索。知识图谱能更加直观地描述这个世界，呈现给用户更加显而易见的结果。

知识图谱本质上是语义网络，是一种基于图的数据结构，由节点（Point）和边（Edge）组成。在知识图谱里，每个节点表示现实世界中存在的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。下图左边是一段非结构化的文本，右边是从这些文本中抽取出来的实体和关系。从实体关系图中我们可以很轻易地对项目关系图谱有一个宏观上的整体认识，这对于投资者的投资决策能起到关键作用。

在区块链领域，特别是区块链项目分析挖掘领域，知识图谱更能发挥出其潜力和价值。例如用户搜索项目 Handshake，知识图谱不仅仅能列出项目的基本信息和评级，还能展示出项目的投资机构和参与该项目评级推广的 KOL，与此同时，其他与 Handshake 项目相关的组织机构和个人也会被呈现出来，整个项目相关的实体都会被完整的以可视化的方式呈现给用户。因此，使用知识图谱可以让投资者形成一个客观的、全局的、科学的投资决策，帮助用户提高决策效率。此外，知识图谱本身就是用来表示关系的，这种直观的表示方法可以帮助我们更有效地分析复杂关系中存在的特定的潜在风险，能帮助投资者识别欺诈项目、空气币或有造假嫌疑的团队，及时规避风险。

区块链行业经过多年的经营和累积，拥有了大量的行业数据，这里面蕴含的价值却鲜有人挖掘得出来。知识图谱的引入使得区块链数据唤发新的生机，谁能挖掘出价值，谁将赢得下一轮竞赛。

②知识图谱构建

区块链行业的数据类型主要有三类，包括结构化数据（如关系数据库）、非结构化数据（如图片、音频、视频、文本）、半结构化数据（如 XML、JSON、百科）。基于这些数据来构建知识图谱，需要通过一系列自动化或半自动化的技术手段，来从原始数据中提取出知识要素，即一堆实体关系，并将其存入我们的知识库的模式层和数据层。构建知识图谱是一个迭代更新的过程，根据知识获取的逻辑，每一轮迭代包含三个阶段：

信息抽取：从各种类型的数据源中提取出实体、属性以及实体间的相互关系，在此基础上形成本体化的知识表达；

知识融合：在获得新知识之后，需要对其进行整合，以消除矛盾和歧义，比如某些实体可能有多种表达，某个特定称谓也许对应于多个不同的实体等；

知识加工：对于经过融合的新知识，需要经过质量评估之后（部分需要人工参与甄别），才能将合格的部分加入到知识库中，以确保知识库的质量。

通过信息抽取可以从原始语料中提取出实体、关系与属性等知识要素，并且经过知识融合，消除实体指称项与实体对象之间的歧义，得到一系列基本的事实表达。然而事实本身并不等于知识。要想最终获得结构化，网络化的知识体系，还需要经历知识加工的过程。知识加工主要包括 3 方面内容：本体构建、知识推理和质量评估。整个知识图谱的构建流程如下图所示。由于篇幅限制，在此不过多展开，详细资料请参考相关文献。

③知识图谱在数字货币投资中的应用

1、欺诈项目发现与风险监测

欺诈项目的发现是数字货币投资中非常重要的一道环节。基于大数据的反欺诈的难点在于如何把不同来源的数据（结构化，非结构）整合在一起，并构建反欺诈引擎，从而有效地识别出欺诈项目（比如项目团队身份造假、由某机构代办包装等）。而且由于不少欺诈项目会涉及到复杂的关系网络，这也给欺诈发现带来了新的挑战。 知识图谱，作为关系的直接表示方式，可以很好地解决这两个问题。 首先，知识图谱提供非常便捷的方式来添加新的数据源。其次，知识图谱本身就是用来表示关系的，这种直观的表示方法可以帮助我们更有效地分析复杂关系中存在的特定的潜在风险。

2、舆情监控与热点事件追踪

网络舆情监控是指对于币圈公众的观点和行为进行监视和预测的行为。当热点事件发生时，与事件相关的新闻、微博、Twitter 会得到大量的讨论和转发，引发网络舆情的变化。因此通过监控网络舆情，可以检测出异常事件和热门事件。舆情监控对于二级投资市场都有巨大价值。

3、发现内在关系指导投资策略

知识图谱是探索区块链关系圈、深入了解项目关系网的利器。区块链行业的脉络巨大无比，人与人之间的关系错综复杂，却又充满了各种玄妙。但是区块链行业每天都在产生着大量的信息，知识图谱可以不断吸取新信息新数据，增加内在本体的联系，找到潜在关联。

投资者也许曾经问过这些问题：这个项目的背景如何；有哪些投资机构；哪些 KOL 推荐过这个项目；这些 KOL 的历史投资回报率有多少；这些疑问都有可能通过知识图谱来得到肉眼难以发现的答案。

（3）交易大数据智能分析

由于数字货币全球交易、7*24 小时交易的特点，数字货币投资者经常需要面对眼花缭乱的 K 线图和各种技术分析预测，也很难做出有效的交易决策。为了提高交易决策效率和质量，平台拟采用 KOL 跟随策略和交易大数据分析技术帮助投资者做出高效的交易决策。

1. 交易所交易数据

平台对接数十余家主流交易所，数千个主流币种、数万个交易对指标，实现实时指标智能预警。

2. 区块链交易数据

区块链上的数据是公开透明的，理论上可以被所有人查看和追溯，用户可以通过比特币浏览器或以太坊浏览器清晰地查询区块链上的交易数据。然而对于普通用户来说，区块链数据的查询使用体验过于繁琐且不友好，而且用户无法实时跟踪查看区块链上的数据。为此，平台集成各主流公链的区块链数据接口，为投资者提供大额转账监测与提醒，投资者也可以订阅自身关注的地址，比如特定交易所，一旦其中有大批资金转入转出的异动时，也将收到提醒。

（4）智能推荐引擎

数字货币二级市场行情信息瞬息万变，如何从海量资讯和信息中，发现自己感兴趣的内容或者投资机会，是极具挑战性的工作。币泡泡将基于强大的行情、资讯及数据后台，利用人工智能和大数据技术，打造智能推荐引擎，智能监控用户需求，只给用户推送其关心的且有价值的信息。

智能推荐引擎基于已有的爬虫数据、用户画像，通过语义计算、分类、信息抽取、序列标注、行为序列挖掘和知识库挖掘六个维度的处理，在信息流中做到精准和智能化的推荐，包括广告推荐、项目推荐、跟单推荐等。